Обрада текста вс обрада природног језика - топ 5 упоређивања

Разлика између вађења текста и обраде природног језика

Израз „ископавање текста“ користи се за аутоматизовано машинско учење и статистичке методе које се користе у ту сврху. Користи се за вађење висококвалитетних информација из неструктурираног и структурираног текста. Информације могу бити узорковане у тексту или одговарајућој структури, али семантика у тексту не долази у обзир. Природни језик је оно што користимо за комуникацију. Технике обраде таквих података да би се разумело основно значење колективно се назива обрада природног језика (НЛП). Подаци могу бити говор, текст или чак слика и приступ који укључују примену техника машинског учења (МЛ) на подацима за изградњу апликација које укључују класификацију, вађење структуре, резимирање и превођење података. структура, анализа осећања, итд.

Упоређивање између рудника текста и обраде природног језика (инфограпхицс)

Испод је топ 5 поређења између Мининг Мининга и обраде природног језика

Кључне разлике између претварања текста и обраде природног језика

Примена - Концепти из НЛП-а користе се у следећим основним системима:
- Систем за препознавање говора
- Систем за одговарање на питања
- Превођење са једног одређеног језика на други одређени језик
- Резимирање текста
- Анализа осећаја
- Шаблоне на основу шаблона
- Класификација текста
- Сегментација тема

Напредне апликације укључују следеће:

Људски роботи који разумеју наредбе природног језика и комуницирају са људима на природном језику.
Изградња универзалног система машинског превођења је дугорочни циљ у НЛП домену
Он генерише логички наслов за дат документ.
Ствара смислени текст за одређене теме или за дату слику.
Напредне цхатботове, који стварају персонализовани текст за људе и занемарују грешке у људском писању

Популарне апликације Тект Мининг:

Контекстуално оглашавање
Садржај обогаћивање
Анализа података друштвених медија
Филтрирање нежељене поште
Откривање преваре путем истраге захтева

Животни циклус развоја -

За развој НЛП система, општи процес развоја имаће следеће кораке

Схватите изјаву проблема.
Одлучите какве податке или корпус требате да бисте решили проблем. Прикупљање података је основна активност ка решавању проблема.
Анализа прикупљеног корпуса. Који је квалитет и количина корпуса? У складу са квалитетом података и изјаве проблема, потребно је извршити предрадњу.
Када завршите са прерадом, започните с поступком инжењеринга значајки. Инжењеринг значајки је најважнији аспект НЛП апликација и података везаних за науку. За то се користе различите технике попут рашчлањивања, семантичких стабала.
Одлучивши се за извучене функције из необрађених обрађених података, одлучите се која рачунска техника се користи за решавање вашег проблема, на пример, да ли желите да примените технике машинског учења или технике засноване на правилима ?. За модерне НЛП системе користе се скоро све напреднији МЛ модели који се заснивају на Дееп Неурал Нетворкс.
Сада, у зависности од техника коју ћете користити, требало би да прочитате датотеке функција које ћете обезбедити као улаз у алгоритам одлуке.
Покрените модел, тестирајте га и фино прилагодите.
Прегледајте горњи корак да бисте добили жељену тачност

За апликацију Тект Мининг основни кораци попут дефинирања проблема исти су као у НЛП-у. Али постоје и неки различити аспекти, који су наведени у наставку

Већину времена Тект Мининг анализира текст као такав за који није потребан референтни корпус као у НЛП. У дијелу за прикупљање података потреба за спољним корпусом је веома ретка.
Основни инжењеринг својстава за Текст Мининг и обраду природног језика. Технике попут н-грама, ТФ - ИДФ, сличност косинуса, удаљеност Левенсхтеина, хешинг функција је најпопуларнији у Тект Мининг-у. НЛП помоћу Дееп Леарнинг зависи од специјализованих неуронских мрежа које позивају Ауто-Енцодерс да би добили текст високог нивоа.
Модели који се користе у Тект Мининг-у могу бити статистички модели засновани на правилима или релативно једноставни МЛ-модели
Као што смо раније споменули, тачност система је овде јасно мерљива, па је Рун, Тест, Финетуне итерација модела релативно једноставна у Тект Мининг-у.
За разлику од НЛП система, у Тект Мининг системима ће постојати слој за презентације који ће представити налазе из рударства. Ово је више уметност него инжењерство.

Будући рад - Са повећаном употребом Интернета, вађење текста постаје све важније. Појављују се нове специјализоване области попут веб рударства и биоинформатике. До сада, већина радова на вађењу података лежи на чишћењу и припреми података који су мање продуктивни. Догађа се активно истраживање да би се ти радови аутоматизовали помоћу машинског учења.

НЛП је сваким даном све бољи, али природни људски језик је тешко решити за машине. Лако изражавамо шале, сарказам и свако осећање и сваки човек то може разумети. Покушавамо да то решимо помоћу ансамбла дубоких неуронских мрежа. Тренутно се многи истраживачи НЛП-а фокусирају на аутоматизовано машинско превођење користећи моделе без надзора. Разумевање природних језика (НЛУ) је још једно поље интересовања које сада има огроман утицај на Цхатботове и на људе разумљиве роботе.

Табела упоређивања обраде текста према природном језику

Основе поређења	Тект мининг	НЛП
Циљ	Издвојите висококвалитетне информације из неструктурираног и структурираног текста. Информације могу бити узорковане у тексту или одговарајућој структури, али семантика у тексту не долази у обзир.	Покушавајући да разумете шта на природном језику преноси човек - текст или говор. Анализиране су семантичке и граматичке структуре.
Алати	Језици за обраду текста попут Перл Статистички модели МЛ модели	Напредни МЛ модели Дубоке неуронске мреже Алатке попут НЛТК-а у Питхон-у
Обим	Извори података су документоване збирке Извлачење репрезентативних карактеристика за документе на природном језику Унос за рачунску лингвистику засновану на корпусу	Извор података може бити било који облик природне људске методе комуникације попут текста, говора, натписа итд Извлачење семантичког значења и граматичке структуре из уноса Постизање свих нивоа интеракције са машинама природнијим за човека
Исход	Објашњење текста користећи статистичке показатеље попут 1. Фреквенција речи 2.Празени речи 3.Корелација унутар речи	Разумевање шта се преноси текстом или говором 1. Пренесени осећаји 2. Семантичко значење текста тако да се може превести на друге језике 3.Граматичка структура
Системска тачност	Мера перформанси је директна и релативно једноставна. Овде имамо јасно мерљиве математичке концепте. Мере се могу аутоматизовати	Веома је тешко измерити тачност система за машине. Људска интервенција је потребна већином времена. На пример, размотрите НЛП систем, који са енглеског на хиндски преводи. Аутоматизирајте меру колико је тачно систем који врши превод тешко.

Закључак - Рударство текста вс Обрада природног језика

И рудање текста и обрада природног језика покушавају да извуку информације из неструктурираних података. Ископавање текста концентрисано је на текстуалне документе и углавном зависи од статистичког и вероватно вјероватног модела за добијање репрезентације докумената. НЛП покушава добити семантичко значење из свих средстава људске природне комуникације попут текста, говора или чак слике. НЛП има потенцијал да револуционишу начин на који људи комуницирају са машинама. Неки примери су АВС Ецхо и Гоогле Хоме.

Препоручени чланак

Ово је водич за обраду текста у односу на обраду природног језика, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табелу поређења и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -