Unterschied zwischen Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung
Der Begriff „Text Mining“ wird für das automatisierte maschinelle Lernen und die dafür verwendeten statistischen Methoden verwendet. Es wird zum Extrahieren hochwertiger Informationen aus unstrukturiertem und strukturiertem Text verwendet. Informationen können in Text oder übereinstimmender Struktur strukturiert sein, die Semantik im Text wird jedoch nicht berücksichtigt. Natürliche Sprache verwenden wir für die Kommunikation. Techniken zur Verarbeitung solcher Daten, um die zugrunde liegende Bedeutung zu verstehen, werden gemeinsam als Natural Language Processing (NLP) bezeichnet. Bei den Daten kann es sich um Sprache, Text oder sogar um ein Bild handeln. Dabei werden Techniken des maschinellen Lernens (ML) auf Daten angewendet, um Anwendungen zu erstellen, die Klassifizierung, Strukturextraktion, Zusammenfassung und Übersetzung von Daten umfassen. NLP versucht, alle Komplexitäten der menschlichen Sprache wie Grammatik und Semantik zu behandeln Struktur, Stimmungsanalyse etc.
Head-to-Head Vergleich zwischen Text Mining und Natural Language Processing (Infographics)
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Hauptunterschiede zwischen Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung
- Anwendung - Konzepte von NLP werden in den folgenden Basissystemen verwendet:
- Spracherkennungssystem
- Frage-Antwortsystem
- Übersetzung von einer bestimmten Sprache in eine andere Sprache
- Textzusammenfassung
- Stimmungsanalyse
- Template-basierte Chatbots
- Textklassifizierung
- Themensegmentierung
Erweiterte Anwendungen umfassen Folgendes:
- Menschliche Roboter, die natürliche Sprachbefehle verstehen und mit Menschen in natürlicher Sprache interagieren.
- Der Aufbau eines universellen maschinellen Übersetzungssystems ist das langfristige Ziel im NLP-Bereich
- Es generiert den logischen Titel für das angegebene Dokument.
- Erzeugt aussagekräftigen Text für bestimmte Themen oder für ein bestimmtes Bild.
- Fortgeschrittene Chatbots, die personalisierten Text für Menschen generieren und Fehler beim menschlichen Schreiben ignorieren
Beliebte Anwendungen von Text Mining:
- Kontextbezogene Werbung
- Inhaltsanreicherung
- Analyse von Social-Media-Daten
- Spam-Filterung
- Betrugserkennung durch Schadensermittlung
- Entwicklungslebenszyklus -
Für die Entwicklung eines NLP-Systems umfasst der allgemeine Entwicklungsprozess die folgenden Schritte
- Verstehen Sie die Problemstellung.
- Entscheiden Sie, welche Art von Daten oder Korpus Sie zur Lösung des Problems benötigen. Die Datenerfassung ist eine grundlegende Aktivität zur Lösung des Problems.
- Analyse des gesammelten Korpus. Wie ist die Qualität und Quantität des Korpus? Entsprechend der Qualität der Daten und der Problemstellung müssen Sie eine Vorverarbeitung durchführen.
- Beginnen Sie nach Abschluss der Vorverarbeitung mit dem Feature-Engineering. Feature Engineering ist der wichtigste Aspekt von NLP- und datenwissenschaftlichen Anwendungen. Hierfür werden verschiedene Techniken wie Parsen und semantische Bäume verwendet.
- Nachdem Sie sich für ein extrahiertes Merkmal aus den vorverarbeiteten Rohdaten entschieden haben, müssen Sie entscheiden, welche Berechnungstechnik zur Lösung Ihrer Problemstellung verwendet wird. Möchten Sie beispielsweise Techniken des maschinellen Lernens oder regelbasierte Techniken anwenden? Für moderne NLP-Systeme werden fast immer fortschrittliche ML-Modelle verwendet, die auf Deep Neural Networks basieren.
- Abhängig von den Techniken, die Sie verwenden möchten, sollten Sie nun die Feature-Dateien lesen, die Sie als Eingabe für Ihren Entscheidungsalgorithmus bereitstellen möchten.
- Führen Sie das Modell aus, testen Sie es und optimieren Sie es.
- Durchlaufen Sie den obigen Schritt, um die gewünschte Genauigkeit zu erhalten
Für Text Mining-Anwendungen sind grundlegende Schritte wie das Definieren von Problemen dieselben wie in NLP. Es gibt aber auch einige andere Aspekte, die unten aufgeführt sind
- In den meisten Fällen analysiert Text Mining den Text als solchen, für den kein Referenzkorpus wie in NLP erforderlich ist. Im Datenerfassungsteil ist eine externe Korpusanforderung sehr selten.
- Basic Feature Engineering für Text Mining und Natural Language Processing. Techniken wie n-Gramm, TF - IDF, Cosinus-Ähnlichkeit, Levenshtein-Abstand und Feature-Hashing sind im Text-Mining am beliebtesten. NLP, das Deep Learning verwendet, hängt von speziellen neuronalen Netzen ab, die Auto-Encoder aufrufen, um eine Abstraktion von Text auf hoher Ebene zu erhalten.
- In Text Mining verwendete Modelle können regelbasierte statistische Modelle oder relativ einfache ML-Modelle sein
- Wie bereits erwähnt, ist die Systemgenauigkeit hier eindeutig messbar, sodass die Ausführung, der Test und die Feinabstimmung eines Modells in Text Mining relativ einfach ist.
- Im Gegensatz zum NLP-System wird es in Text Mining-Systemen eine Präsentationsebene geben, um Ergebnisse aus dem Mining zu präsentieren. Dies ist mehr eine Kunst als Technik.
- Zukünftige Arbeit - Mit der zunehmenden Nutzung des Internets gewinnt Text Mining zunehmend an Bedeutung. Neue Fachgebiete wie Web Mining und Bioinformatik entstehen. Derzeit liegt ein Großteil der Data-Mining-Arbeit in der Datenbereinigung und -aufbereitung, die weniger produktiv ist. Es wird aktiv geforscht, um diese Arbeiten mithilfe von maschinellem Lernen zu automatisieren.
NLP wird von Tag zu Tag besser, aber eine natürliche menschliche Sprache ist für Maschinen schwer zu beherrschen. Wir drücken leicht Witze, Sarkasmus und jedes Gefühl aus und jeder Mensch kann es verstehen. Wir versuchen, es mithilfe eines Ensembles aus tiefen neuronalen Netzen zu lösen. Derzeit konzentrieren sich viele NLP-Forscher auf die automatisierte maschinelle Übersetzung mit unbeaufsichtigten Modellen. Das Verständnis natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) ist jetzt ein weiteres Interessensgebiet, das enorme Auswirkungen auf Chatbots und menschlich verständliche Roboter hat.
Text Mining vs Natural Language Processing Vergleichstabelle
| Vergleichsbasis | Text Mining | NLP |
| Tor | Extrahieren Sie hochwertige Informationen aus unstrukturiertem und strukturiertem Text. Informationen können in Text oder übereinstimmender Struktur strukturiert sein, die Semantik im Text wird jedoch nicht berücksichtigt. | Der Versuch zu verstehen, was der Mensch in natürlicher Sprache vermittelt - kann Text oder Sprache sein. Semantische und grammatikalische Strukturen werden analysiert. |
| Werkzeuge |
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| Umfang |
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| Ergebnis | Erklärung des Textes mit statistischen Indikatoren wie 1. Häufigkeit von Wörtern 2.Muster von Wörtern 3.Korrelation in Worten | Verstehen, was durch Text oder Sprache vermittelt wird 1. Übermittelte Stimmung 2. Die semantische Bedeutung des Textes, damit er in andere Sprachen übersetzt werden kann 3. Grammatische Struktur |
| Systemgenauigkeit | Ein Leistungsmaß ist direkt und relativ einfach. Hier haben wir klar messbare mathematische Konzepte. Maßnahmen können automatisiert werden | Sehr schwer zu messende Systemgenauigkeit für Maschinen. Die meiste Zeit ist menschliches Eingreifen erforderlich. Betrachten Sie beispielsweise ein NLP-System, das vom Englischen ins Hindi übersetzt. Automatisieren Sie das Maß dafür, wie genau das System die Übersetzung schwierig macht. |
Fazit - Text Mining vs. Natural Language Processing
Sowohl Text Mining als auch Natural Language Processing versuchen, Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Text Mining konzentriert sich auf Textdokumente und hängt hauptsächlich von einem statistischen und probabilistischen Modell ab, um eine Repräsentation von Dokumenten abzuleiten. NLP versucht, semantische Bedeutung aus allen Mitteln menschlicher natürlicher Kommunikation wie Text, Sprache oder sogar einem Bild zu gewinnen. NLP hat das Potenzial dazu revolutionieren die Art und Weise, wie Menschen mit Maschinen interagieren. AWS Echo und Google Home sind einige Beispiele.
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