Tekstin louhinta vs. luonnollisen kielen käsittely - 5 suosituinta vertailua

Ero tekstin louhinnan ja luonnollisen kielenkäsittelyn välillä

Termiä ”tekstin louhinta” käytetään automatisoidussa koneoppimisessa ja tätä tarkoitusta varten käytetyissä tilastollisissa menetelmissä. Sitä käytetään korkealaatuisen tiedon uuttamiseen jäsentämättömästä ja jäsennellystä tekstistä. Tiedot voidaan kuvailla tekstiksi tai vastaavaksi rakenteeksi, mutta tekstin semantiikkaa ei oteta huomioon. Viestinnässä käytämme luonnollista kieltä. Tekniikoita tällaisen tiedon käsittelemiseksi taustan merkityksen ymmärtämiseksi kutsutaan kollektiivisesti luonnollisen kielen prosessoinniksi (NLP). Tiedot voivat olla puhetta, tekstiä tai jopa kuvaa ja lähestymistapaa, jolloin koneoppimistekniikoita (ML) käytetään tietoihin sovellusten rakentamiseksi, joihin sisältyy luokittelu, rakenteen purkaminen, tietojen yhteenveto ja kääntäminen.NLP yrittää käsitellä kaikkia ihmiskielen monimutkaisuuksia, kuten kieliopillista ja semanttista rakenne, tuntemusanalyysi jne.

Vertaus tekstin louhinnan ja luonnollisen kielen käsittelyn välillä (infografia)

Alla on viisi parhainta vertailua tekstin louhinnan ja luonnollisen kielen käsittelyn välillä

Keskeiset erot tekstin louhinnan ja luonnollisen kielen käsittelyn välillä

Sovellus - NLP: n käsitteitä käytetään seuraavissa perusjärjestelmissä:
- Puheentunnistusjärjestelmä
- Kysymysten vastausjärjestelmä
- Käännös yhdestä kielestä toiselle kielelle
- Tekstin yhteenveto
- Sentiment-analyysi
- Mallipohjaiset chatbotit
- Tekstin luokittelu
- Aiheen segmentointi

Edistyneitä sovelluksia ovat seuraavat:

Ihmisrobotit, jotka ymmärtävät luonnollisen kielen komennot ja ovat vuorovaikutuksessa ihmisen kanssa luonnollisella kielellä.
Yleisen konekääntämisjärjestelmän rakentaminen on NLP-alueen pitkän aikavälin tavoite
Se luo annetun asiakirjan loogisen otsikon.
Luo merkityksellistä tekstiä tietyille aiheille tai annetulle kuvalle.
Kehittyneet chatbotit, jotka luovat henkilökohtaista tekstiä ihmisille ja jättävät huomioimatta virheet ihmisten kirjoittamisessa

Suositut sovellukset Text Mining:

Kontekstuaalinen mainonta
Sisällön rikastaminen
Sosiaalisen median tietojen analyysi
Roskapostin suodatus
Petosten havaitseminen korvausvaatimusten avulla

Kehityksen elinkaari -

NLP-järjestelmän kehittämiseksi yleisessä kehitysprosessissa on seuraavat vaiheet

Ymmärrä ongelman selvitys.
Päätä, millaista tietoa tai kokoonpanoa tarvitset ongelman ratkaisemiseksi. Tiedonkeruu on perustoiminto ongelman ratkaisemiseksi.
Kerätyn korpuksen analysointi. Mikä on korpuksen laatu ja määrä? Tietojen ja ongelmalausunnon laadun mukaan sinun on suoritettava esikäsittely.
Kun olet valmistellut esikäsittelyn, aloita ominaisuuksien suunnitteluprosessista. Ominaisuuksien suunnittelu on tärkein osa NLP: tä ja datatieteisiin liittyviä sovelluksia. Tätä varten käytetään erilaisia tekniikoita, kuten jäsennys ja semanttisia puita.
Kun olet päättänyt erottaa raakaan esikäsiteltyyn tietoon ominaisuudet, sinun on päätettävä, mitä laskennallista tekniikkaa käytetään ongelmanratkaisun ratkaisemiseen, esimerkiksi haluatko käyttää koneoppimistekniikoita tai sääntöpohjaisia tekniikoita ?. Nykyaikaisissa NLP-järjestelmissä käytetään melkein kaikkien aikojen edistyneitä ML-malleja, jotka perustuvat syviin neuroverkkoihin.
Nyt riippuen siitä, mitä tekniikoita aiot käyttää, sinun pitäisi lukea ominaisuustiedostot, jotka aiot tarjota syötteenä päätöksentekoalgoritmillesi.
Suorita malli, testaa ja hienosäädä.
Toista yllä olevan vaiheen avulla saadaksesi haluttu tarkkuus

Text Mining -sovelluksen perusvaiheet, kuten määrittelyongelmat, ovat samat kuin NLP: ssä. Mutta on myös joitain erilaisia näkökohtia, jotka luetellaan alla

Suurimman osan ajasta Text Mining analysoi tekstin sellaisenaan, joka ei vaadi referenssikorpusia, kuten NLP: ssä. Tiedonkeruun osassa ulkoinen korpusvaatimus on hyvin harvinainen.
Tekstin louhinnan ja luonnollisen kielen käsittelyn perusominaisuudet. Tekniikat, kuten n-gramma, TF - IDF, kosiinin samankaltaisuus, Levenshteinin etäisyys, ominaisuushajautus ovat suosituimpia tekstien louhinnassa. Syväoppimista käyttävä NLP riippuu erikoistuneista hermoverkoista, jotka kutsuvat automaattikoodereita korkean tason tekstin hankkimiseksi.
Tekstin louhinnassa käytetyt mallit voivat olla sääntöpohjaisia tilastollisia malleja tai suhteellisen yksinkertaisia ML-malleja
Kuten aiemmin mainitsimme, järjestelmän tarkkuus on tässä selvästi mitattavissa, joten mallin suorittaminen, testaaminen ja Finetune-toisto on suhteellisen helppoa Text Mining -sovelluksessa.
Toisin kuin NLP-järjestelmä, Text Mining -järjestelmissä on esityskerros, joka esittää kaivostoiminnan tuloksia. Tämä on enemmän taidetta kuin tekniikkaa.

Tulevaisuuden työ - Internetin käytön lisääntyessä tekstien louhimisesta on tullut yhä tärkeämpää. Uusia erikoistuneita aloja, kuten web-kaivostoiminta ja bioinformatiikka, ovat syntymässä. Nykyään suurin osa tiedon louhinnasta kuuluu tietojen puhdistukseen ja tietojen valmisteluun, mikä on vähemmän tuottavaa. Aktiivista tutkimusta tapahtuu näiden teosten automatisoimiseksi Koneoppimisen avulla.

NLP paranee joka päivä, mutta luonnollinen ihmisen kieli on vaikea käsitellä koneissa. Ilmaisemme vitsejä, sarkasmia ja kaikkia tunteita helposti ja jokainen ihminen voi ymmärtää sen. Yritämme ratkaista se käyttämällä syviä hermoverkkoja. Tällä hetkellä monet NLP: n tutkijat keskittyvät automaattiseen konekäännökseen ilman valvontaa käyttäviä malleja. Luonnollisen kielen ymmärtäminen (NLU) on toinen kiinnostava ala, jolla on valtava vaikutus Chatbotteihin ja ihmisille ymmärrettäviin robotteihin.

Tekstin louhinta vs. luonnollisen kielen käsittelyn vertailutaulukko

Vertailun perusteet	Tekstin louhinta	NLP
Päämäärä	Pura korkealaatuista tietoa jäsentämättömästä ja jäsennellystä tekstistä. Tiedot voidaan kuvailla tekstiksi tai vastaavaksi rakenteeksi, mutta tekstin semantiikkaa ei oteta huomioon.	Yritetään ymmärtää, mitä ihminen välittää luonnollisella kielellä - voi teksti tai puhe. Semanttiset ja kieliopin rakenteet analysoidaan.
Työkalut	Tekstinkäsittelykielet, kuten Perl Tilastolliset mallit ML-mallit	Edistyneet ML-mallit Syvät hermostoverkot Työkalusarjat, kuten NLTK Pythonissa
laajuus	Tietolähteet ovat dokumentoituja kokoelmia Luonnollisten kielten asiakirjojen edustavien ominaisuuksien purkaminen Sisältö korpuspohjaiseen laskennalliseen kielitieteeseen	Tietolähde voi olla mikä tahansa ihmisen luonnollisen viestinnän menetelmä, kuten teksti, puhe, kyltti jne Semanisen merkityksen ja kieliopin rakenteen purkaminen syötteestä Kaikkien koneiden kanssa tapahtuvan vuorovaikutuksen tekeminen luonnollisemmaksi ihmiselle
Tulokset	Tekstin selitys käyttämällä tilastollisia indikaattoreita, kuten 1.Sanan tiheys 2.Sanan liittimet 3.Suoritus sanoissa	Ymmärtää, mitä välitettiin tekstin tai puheen kautta 1. Välitetty tunteita 2.Tekstin semanttinen merkitys, jotta se voidaan kääntää muille kielille 3.Gramaattinen rakenne
Järjestelmän tarkkuus	Suorituskykymitta on suora ja suhteellisen yksinkertainen. Täällä meillä on selvästi mitattavissa olevat matemaattiset käsitteet. Mittaukset voidaan automatisoida	Erittäin vaikea mitata koneiden järjestelmän tarkkuutta. Ihmisen puuttumista tarvitaan suurimman osan ajasta. Harkitse esimerkiksi NLP-järjestelmää, joka kääntää englannista hindiksi. Automatisoi mittaus siitä, kuinka tarkasti järjestelmän käännös on vaikeaa.

Johtopäätös - tekstin louhinta vs luonnollisen kielen käsittely

Sekä tekstin louhinta että luonnollisen kielen prosessointi yrittävät saada tietoa rakenteettomasta tiedosta. Tekstin louhinta on keskittynyt tekstidokumenteihin ja riippuu lähinnä tilastollisesta ja todennäköisyysmallista dokumenttien esityksen saamiseksi.NLP yrittää saada semanttisen merkityksen kaikista ihmisen luonnollisen viestinnän välineistä, kuten tekstistä, puheesta tai jopa kuvasta.NLP: llä on potentiaali mullistaa tapaa, jolla ihmiset toimivat koneiden kanssa. AWS Echo ja Google Home ovat esimerkkejä.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas tekstien louhintaan vs. luonnollisen kielen käsittelyyn, niiden merkitykseen, pään vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -