Razlika između izvlačenja teksta i obrade prirodnog jezika
Izraz "iskopavanje teksta" koristi se za automatizirano strojno učenje i statističke metode koje se koriste u tu svrhu. Koristi se za vađenje kvalitetnih podataka iz nestrukturiranog i strukturiranog teksta. Informacije mogu biti uzorkovane u tekstu ili odgovarajućoj strukturi, ali semantika u tekstu ne dolazi u obzir. Prirodni jezik je ono što koristimo za komunikaciju. Tehnike obrade takvih podataka da bi se razumjelo temeljno značenje kolektivno se naziva obrada prirodnog jezika (NLP). Podaci mogu biti govor, tekst ili čak slika i pristup koji uključuju primjenu tehnika strojnog učenja (ML) na podacima za izradu aplikacija koje uključuju klasifikaciju, ekstrahiranje strukture, objedinjavanje i prevođenje podataka. struktura, analiza raspoloženja itd.
Usporedba između obrade teksta i obrade prirodnog jezika (infografika)
Ispod je top 5 Usporedba između pretvaranja teksta i obrade prirodnog jezika
Ključne razlike između pretvaranja teksta i obrade prirodnog jezika
- Primjena - koncepti iz NLP-a koriste se u sljedećim osnovnim sustavima:
- Sustav prepoznavanja govora
- Sustav odgovora na pitanje
- Prijevod s jednog određenog jezika na drugi određeni jezik
- Sažetak teksta
- Analiza osjećaja
- Razgovori temeljeni na predlošcima
- Klasifikacija teksta
- Segmentacija tema
Napredne aplikacije uključuju sljedeće:
- Ljudski roboti koji razumiju naredbe prirodnog jezika i komuniciraju s ljudima na prirodnom jeziku.
- Izgradnja univerzalnog sustava strojnog prijevoda dugoročni je cilj u NLP domeni
- Generira logički naslov za dan dokument.
- Stvara smisleni tekst za određene teme ili za određenu sliku.
- Napredne chatbote koji stvaraju personalizirani tekst za ljude i zanemaruju pogreške u ljudskom pisanju
Popularne aplikacije Text Mining:
- Kontekstualno oglašavanje
- Obogaćivanje sadržaja
- Analiza podataka društvenih medija
- Filtriranje neželjene pošte
- Otkrivanje prijevara istragom šteta
- Životni ciklus razvoja -
Za razvoj NLP sustava, opći razvojni proces će imati sljedeće korake
- Shvatite izjavu problema.
- Odlučite kakve podatke ili korpus trebate da biste riješili problem. Prikupljanje podataka osnovna je aktivnost na rješavanju problema.
- Analizirajući prikupljeni korpus. Koja je kvaliteta i količina korpusa? Prema kvaliteti podataka i izjave problema, trebate napraviti predobradbu.
- Kad završite s preradom, započnite s postupkom izrade značajki. Inženjering značajki najvažniji je aspekt NLP aplikacija i podataka povezanih sa znanjem podataka. Za to se koriste različite tehnike poput raščlanjivanja, semantičkih stabala.
- Odlučite li se za izvučene značajke iz neobrađenih obrađenih podataka, odlučite koja računalna tehnika se koristi za rješavanje vašeg problema, na primjer, želite li primijeniti tehnike strojnog učenja ili tehnike temeljene na pravilima ?. Za moderne NLP sustave koriste se gotovo svi napredni ML modeli koji se temelje na Deep Neural Networks.
- Sada, ovisno o tehnikama koje ćete koristiti, trebali biste pročitati datoteke značajki koje ćete osigurati kao ulaz u algoritam odlučivanja.
- Pokrenite model, testirajte ga i fino prilagodite.
- Preko gornjeg koraka ponovite postupak da biste postigli željenu točnost
Za aplikaciju Text Mining osnovni koraci poput definiranja problema isti su kao u NLP-u. Ali postoje i neki različiti aspekti, koji su navedeni u nastavku
- Većinu vremena Text Mining analizira tekst kao takav za koji nije potreban referentni korpus kao u NLP. U dijelu za prikupljanje podataka potreba za vanjskim korpusom je vrlo rijetka.
- Osnovno svojstvo inženjeringa za istraživanje teksta i obradu prirodnog jezika. Tehnike poput n-grama, TF - IDF, sličnost kozinima, udaljenost Levenshteina, sjeckanje značajki najpopularnije je u Text Miningu. NLP pomoću Deep Learninga ovisi o specijaliziranim neuronskim mrežama koje pozivaju Auto-Encoders kako bi se dobila apstrakcija teksta na visokoj razini.
- Modeli koji se koriste u Text Mining-u mogu biti statistički modeli temeljeni na pravilima ili relativno jednostavni ML-modeli
- Kao što smo ranije spomenuli, točnost sustava je ovdje jasno mjerljiva, pa je Run, Test, Finetune iteracija modela relativno jednostavna u Text Mining-u.
- Za razliku od NLP sustava, u sustavima Text Mining postojat će prezentacijski sloj koji će predstaviti nalaze iz rudarstva. Ovo je više umjetnost nego inženjerstvo.
- Budući rad - Uz sve veću upotrebu Interneta, vađenje teksta postaje sve važnije. Pojavljuju se nova specijalizirana područja poput web rudarstva i bioinformatike. Do sada, većina radova na iskopavanju podataka sastoji se od čišćenja i pripreme podataka koja je manje produktivna. Događa se aktivno istraživanje radi automatiziranja ovih radova korištenjem Strojnog učenja.
NLP je svakim danom sve bolji, ali prirodni ljudski jezik je teško nositi se sa strojevima. Lako izražavamo šale, sarkazam i svako osjećanje i svaki ga čovjek može razumjeti. Pokušavamo to riješiti pomoću ansambla dubokih neuronskih mreža. Trenutno se mnogi istraživači NLP-a usredotočuju na automatizirano strojno prevođenje pomoću nenadziranih modela. Razumijevanje prirodnog jezika (NLU) je još jedno zanimljivo polje koje danas ima ogroman utjecaj na Chatbotove i na razumljive robote.
Tablica usporedbe Tablica teksta u usporedbi s prirodnim jezikom
| Osnove usporedbe | Iskopavanje teksta | NLP |
| Cilj | Izdvojite visokokvalitetne informacije iz nestrukturiranog i strukturiranog teksta. Informacije mogu biti uzorkovane u tekstu ili odgovarajućoj strukturi, ali semantika u tekstu ne dolazi u obzir. | Pokušavajući razumjeti što ljudima prenosi prirodni jezik, tekst ili govor. Analiziraju se semantičke i gramatičke strukture. |
| alat |
|
|
| djelokrug |
|
|
| Ishod | Objašnjenje teksta koristeći statističke pokazatelje poput 1.Čestoća riječi 2. uzorci riječi 3. Korelacija unutar riječi | Razumijevanje onoga što se prenosi tekstom ili govorom 1. Preneseni osjećaji 2. Semantičko značenje teksta tako da se može prevesti na druge jezike 3.Gramatička struktura |
| Točnost sustava | Mjera uspješnosti izravna je i relativno jednostavna. Ovdje imamo jasno mjerljive matematičke koncepte. Mjere se mogu automatizirati | Visoko je teško izmjeriti točnost sustava za strojeve. Ljudska intervencija potrebna je većinu vremena. Na primjer, uzmite u obzir sustav NLP, koji s engleskog na hindski prevodi. Automatizirajte mjeru koliko točno sustav vrši prijevod teško. |
Zaključak - Tekst rudarstvo vs obrada prirodnog jezika
I rudanje teksta i obrada prirodnog jezika pokušavaju izvući informacije iz nestrukturiranih podataka. Iskop teksta koncentriran je na tekstualne dokumente i uglavnom ovisi o statističkom i vjerojatnom modelu za dobivanje reprezentacije dokumenata. NLP pokušava dobiti semantičko značenje iz svih sredstava ljudske prirodne komunikacije poput teksta, govora ili čak slike. NLP ima potencijal da revolucionirati način na koji ljudi komuniciraju sa strojevima.AWS Echo i Google Home su neki primjeri.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za obradu teksta i obradu prirodnog jezika, njihovo značenje, usporedbu glave do glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Najbolje 3 stvari koje treba naučiti o Rudarstvu podataka u odnosu na Rudarstvo teksta
- Definitivni vodič o tome kako funkcionira rudarstvo teksta
- 8 Važne tehnike vađenja podataka za uspješno poslovanje
- Data Mining vs Skladištenje podataka - koji je korisniji