Teksti kaevandamine vs loomuliku keele töötlemine - 5 parimat võrdlust

Erinevus teksti kaevandamise ja looduskeele töötlemise vahel

Mõistet “teksti kaevandamine” kasutatakse automatiseeritud masinõppe ja selleks kasutatavate statistiliste meetodite jaoks. Seda kasutatakse kvaliteetse teabe ekstraheerimiseks struktureerimata ja struktureeritud tekstist. Teave võib olla mustriline tekstis või vastavas struktuuris, kuid teksti semantikat ei arvestata. Naturaalne keel on see, mida me suhtlemiseks kasutame. Selliste andmete töötlemise tehnikaid nende tähenduse mõistmiseks nimetatakse ühiselt loodusliku keele töötlemiseks (Natural Language Processing - NLP). Andmed võivad olla kõne, tekst või isegi pilt ja lähenemisviis hõlmab masinõppe (ML) meetodite kasutamist andmetest, et luua rakendusi, mis hõlmavad klassifitseerimist, struktuuri eraldamist, andmete kokkuvõtmist ja tõlkimist.NLP üritab käsitleda kõiki inimkeele keerukusi, nagu grammatiline ja semantiline struktuur, sentimentide analüüs jne.

Võrdlus teksti kaevandamise ja looduskeele töötlemise vahel (infograafika)

Allpool on toodud 5 peamist teksti kaevandamise ja loodusliku keele töötlemise võrdlust

Peamised erinevused teksti kaevandamise ja loodusliku keele töötlemise vahel

Rakendus - NLP kontseptsioone kasutatakse järgmistes põhisüsteemides:
- Kõnetuvastussüsteem
- Küsimuste vastamise süsteem
- Tõlge ühest konkreetsest keelest teise konkreetsesse keelde
- Teksti kokkuvõte
- Sentimentide analüüs
- Mallipõhised vestlusbotid
- Teksti klassifikatsioon
- Teema segmenteerimine

Täiustatud rakendused hõlmavad järgmist:

Inimrobotid, kes mõistavad loomuliku keele käske ja suhtlevad inimestega loomulikus keeles.
Universaalse masintõlke süsteemi loomine on NLP-domeeni pikaajaline eesmärk
See genereerib antud dokumendi loogilise pealkirja.
Genereerib tähendusliku teksti konkreetsete teemade või antud pildi jaoks.
Täpsemad vestlusbotid, mis loovad inimestele isikupärastatud teksti ja eiravad inimeste kirjutatud vigu

Teksti kaevandamise populaarsed rakendused:

Kontekstuaalne reklaam
Sisu rikastamine
Sotsiaalmeedia andmete analüüs
Rämpsposti filtreerimine
Pettuste tuvastamine kahjunõuete uurimise kaudu

Arengu elutsükkel -

NLP süsteemi arendamiseks on üldises arendusprotsessis järgmised sammud

Mõista probleemilause.
Otsustage, milliseid andmeid või korpust probleemi lahendamiseks vajate. Andmete kogumine on põhiline tegevus probleemi lahendamisel.
Kogutud korpuse analüüsimine. Milline on korpuse kvaliteet ja kvantiteet? Vastavalt andmete ja probleemilahenduse kvaliteedile peate tegema eeltöötluse.
Kui olete eeltöötluse lõpetanud, alustage funktsioonide väljatöötamise protsessiga. Funktsioonide kujundamine on NLP ja andmeteadusega seotud rakenduste kõige olulisem aspekt. Selleks kasutatakse erinevaid tehnikaid nagu sõelumine ja semantilised puud.
Kui olete otsustanud eeltöödeldud töötlemata andmete ekstraheeritud omaduste üle, peate otsustama, millist arvutustehnikat teie probleemlause lahendamiseks kasutatakse, näiteks kas soovite kasutada masinõppe tehnikaid või reeglipõhiseid tehnikaid ?. Kaasaegsete NLP-süsteemide jaoks kasutatakse peaaegu kõigi aegade keerukamaid ML-mudeleid, mis põhinevad sügavatel närvivõrkudel.
Nüüd, sõltuvalt sellest, milliseid tehnikaid kavatsete kasutada, peaksite lugema funktsioonifaile, mida kavatsete oma otsustusalgoritmi sisendina pakkuda.
Käivita mudel, testi seda ja häälesta.
Soovitud täpsuse saamiseks korrake ülaltoodud sammu

Teksti kaevandamise rakenduse põhietapid, nagu probleemide määratlemine, on samad, mis NLP-s. Kuid on ka mõned erinevad aspektid, mis on loetletud allpool

Enamasti analüüsib Text Mining teksti kui sellist, mis ei vaja viitekorpust nagu NLP. Andmekogumise osas on väliskorpuse nõue väga haruldane.
Teksti kaevandamise ja looduskeele töötlemise põhifunktsioonid. Tehnika kaevandamisel on kõige populaarsemad sellised tehnikad nagu n-gramm, TF - IDF, koosinuse sarnasus, Levenshteini vahemaa, funktsiooni hashing. Süvaõpet kasutav NLP sõltub spetsiaalsetest närvivõrkudest, et helistada kõrgel tasemel teksti abstraktsiooni saamiseks automaatkooderitele.
Teksti kaevandamisel kasutatavad mudelid võivad olla reeglipõhised statistilised mudelid või suhteliselt lihtsad ML-mudelid
Nagu me juba varem mainisime, on süsteemi täpsus siin selgelt mõõdetav, nii et mudeli käitamine, testimine ja finetune kordamine on teksti kaevandamisel suhteliselt lihtne.
Erinevalt NLP süsteemist on tekstikaevandamise süsteemides esitluskiht, mis tutvustab kaevandamise tulemusi. See on rohkem kunst kui inseneriteadus.

Edasine töö - Interneti suurema kasutamisega on teksti kaevandamine muutunud üha olulisemaks. Kujunevad uued spetsialiseeritud valdkonnad, nagu veebikaevandamine ja bioinformaatika. Praeguse seisuga on suurem osa andmete kaevandamisega seotud andmete puhastamises ja andmete ettevalmistamises, mis on vähem tulemuslik. Nende tööde automatiseerimiseks masinõppe abil toimub aktiivne uurimistöö.

NLP muutub iga päevaga paremaks, kuid masinate jaoks on raske lahendada looduslikku inimkeelt. Me väljendame nalja, sarkasmi ja igat sentimenti kergesti ja iga inimene saab sellest aru. Proovime seda lahendada, kasutades sügavate närvivõrkude komplekti. Praegu keskenduvad paljud NLP-i teadlased järelevalveta mudelite abil automatiseeritud masintõlkele. Looduskeele mõistmine (NLU) on nüüd veel üks huvivaldkond, millel on tohutu mõju Chatbotidele ja inimlikult mõistetavatele robotitele.

Teksti kaevandamine vs looduskeele töötlemise võrdlustabel

Võrdluse alus	Teksti kaevandamine	NLP
Eesmärk	Kaevandage struktureerimata ja struktureeritud tekstist kvaliteetset teavet. Teave võib olla mustriline tekstis või vastavas struktuuris, kuid teksti semantikat ei arvestata.	Püüdes mõista, mida inimesed looduskeeles edastavad, võib tekst või kõne olla. Analüüsitakse semantilisi ja grammatilisi struktuure.
Tööriistad	Teksti töötlemise keeled nagu Perl Statistilised mudelid ML mudelid	Täiustatud ML mudelid Sügavad närvivõrgud Tööriistakomplektid nagu Python NLTK
Reguleerimisala	Andmeallikad on dokumenteeritud kogud Naturaalse keele dokumentide esindusfunktsioonide kaevandamine Sisend korpuspõhise arvutuslingvistika jaoks	Andmeallikaks võib olla mis tahes vormis inimese loomulik suhtlusmeetod, näiteks tekst, kõne, silt või muu Sisendi semantilise tähenduse ja grammatilise struktuuri eraldamine Masinatega suhtlemise kõigi tasemete muutmine inimese jaoks loomulikumaks
Tulemus	Teksti selgitamine statistiliste näitajate abil, näiteks 1.Sõnade sagedus 2.Sõnade küljed 3.Seos sõnades	Mõistmine, mida edastati teksti või kõne kaudu 1. Edastatud sentiment 2.teksti semantiline tähendus, et seda saaks tõlkida teistesse keeltesse 3.Grammaatiline struktuur
Süsteemi täpsus	Tulemuslikkuse mõõt on otsene ja suhteliselt lihtne. Siin on meil selgelt mõõdetavad matemaatilised mõisted. Mõõtmisi saab automatiseerida	Masinate süsteemitäpsust on väga raske mõõta. Inimeste sekkumist on vaja enamasti. Mõelge näiteks NLP-süsteemile, mis tõlgib inglise keelest hindi keelde. Automatiseerige, kui täpselt on süsteemi tõlkimine keeruline.

Järeldus - teksti kaevandamine vs loomuliku keele töötlemine

Nii teksti kaevandamine kui ka loomuliku keele töötlemine üritavad struktureerimata andmetest teavet eraldada. Teksti kaevandamine on keskendunud teksadokumentidele ja sõltub dokumentide esituse tuletamiseks enamasti statistilisest ja tõenäosuslikust mudelist.NLP üritab semantilist tähendust saada kõigist inimese loomuliku suhtluse vahenditest, nagu tekst, kõne või isegi pilt.NLP-l on potentsiaal muudavad inimeste masinatega suhtlemise revolutsiooniliseks.AWS Echo ja Google Home on mõned näited.

Soovitatav artikkel

See on olnud teemaks teksti kaevandamine vs looduskeele töötlemine, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -