Differenza tra estrazione di testo ed elaborazione del linguaggio naturale

Il termine "text mining" viene utilizzato per l'apprendimento automatico automatizzato e metodi statistici utilizzati a tale scopo. Viene utilizzato per estrarre informazioni di alta qualità da testo non strutturato e strutturato. Le informazioni possono essere modellate nel testo o nella struttura corrispondente ma la semantica nel testo non viene considerata. Il linguaggio naturale è ciò che usiamo per la comunicazione. Le tecniche per l'elaborazione di tali dati per comprendere il significato sottostante sono collettivamente chiamate Natural Language Processing (NLP). I dati potrebbero essere parlato, testo o persino un'immagine e un approccio che coinvolge l'applicazione di tecniche di Machine Learning (ML) sui dati per costruire applicazioni che coinvolgono classificazione, estrazione di struttura, sintesi e traduzione di dati. PNL che cerca di gestire tutte le complessità del linguaggio umano come grammatica e semantica struttura, analisi del sentiment, ecc.

Confronto diretto tra mining di testo e elaborazione del linguaggio naturale (infografica)

Di seguito è riportato il top 5 Confronto tra estrazione testo e elaborazione del linguaggio naturale

Differenze chiave tra l'estrazione del testo e l'elaborazione del linguaggio naturale

  • Applicazione - I concetti di NLP sono utilizzati nei seguenti sistemi di base:
    • Sistema di riconoscimento vocale
    • Sistema di risposta alle domande
    • Traduzione da una lingua specifica a un'altra lingua specifica
    • Riassunto del testo
    • Analisi del sentimento
    • Chatbot basati su modelli
    • Classificazione del testo
    • Segmentazione dell'argomento

Le applicazioni avanzate includono quanto segue:

  • Robot umani che comprendono i comandi del linguaggio naturale e interagiscono con gli umani nel linguaggio naturale.
  • Costruire un sistema universale di traduzione automatica è l'obiettivo a lungo termine nel dominio della PNL
  • Genera il titolo logico per il documento dato.
  • Genera testo significativo per argomenti specifici o per un'immagine fornita.
  • Chatbot avanzati, che generano testo personalizzato per gli umani e ignorano gli errori nella scrittura umana

Applicazioni popolari di Text Mining:

  • Pubblicità contestuale
  • Arricchimento dei contenuti
  • Analisi dei dati sui social media
  • Filtro antispam
  • Rilevamento di frodi tramite indagine sui sinistri
  • Ciclo di vita dello sviluppo -

Per lo sviluppo di un sistema di PNL, il processo di sviluppo generale prevede i seguenti passaggi

  • Comprendi la dichiarazione del problema.
  • Decidi quale tipo di dati o corpus è necessario per risolvere il problema. La raccolta dei dati è un'attività di base per la risoluzione del problema.
  • Analisi del corpus raccolto. Qual è la qualità e la quantità del corpus? In base alla qualità dei dati e alla dichiarazione del problema, è necessario eseguire la preelaborazione.
  • Una volta terminato il preelaborazione, iniziare con il processo di ingegneria delle funzionalità. L'ingegnerizzazione delle funzionalità è l'aspetto più importante della PNL e delle applicazioni relative alla scienza dei dati. A tale scopo vengono utilizzate diverse tecniche come l'analisi, alberi semantici.
  • Avendo deciso una funzionalità estratta dai dati grezzi preelaborati, devi decidere quale tecnica computazionale viene utilizzata per risolvere la tua dichiarazione di problema, ad esempio, vuoi applicare tecniche di apprendimento automatico o tecniche basate su regole ?. Per i moderni sistemi NLP, vengono utilizzati quasi sempre modelli ML avanzati basati su reti neurali profonde.
  • Ora, a seconda delle tecniche che utilizzerai, dovresti leggere i file delle caratteristiche che fornirai come input per il tuo algoritmo decisionale.
  • Esegui il modello, testalo e perfeziona.
  • Scorrere il passaggio precedente per ottenere l'accuratezza desiderata

Per l'applicazione di estrazione testo, i passaggi di base come definire i problemi sono gli stessi della PNL. Ma ci sono anche alcuni aspetti diversi, elencati di seguito

  • Il più delle volte Text Mining analizza il testo in quanto tale che non richiede un corpus di riferimento come in PNL. Nella raccolta dei dati i requisiti di corpus esterno sono molto rari.
  • Progettazione di funzionalità di base per l'estrazione di testo e l'elaborazione del linguaggio naturale. Tecniche come n-grammi, TF - IDF, somiglianza del coseno, distanza di Levenshtein, hash delle funzioni sono le più popolari nell'estrazione di testo. La PNL che utilizza Deep Learning dipende da reti neurali specializzate che chiamano Auto-Encoder per ottenere un'astrazione di alto livello del testo.
  • I modelli utilizzati nell'estrazione di testo possono essere modelli statistici basati su regole o modelli ML relativamente semplici
  • Come accennato in precedenza, l'accuratezza del sistema è chiaramente misurabile qui, quindi l'iterazione Run, Test, Finetune di un modello è relativamente semplice in Text Mining.
  • A differenza del sistema NLP, ci sarà un livello di presentazione nei sistemi di Text Mining per presentare i risultati del mining. Questa è più un'arte che ingegneria.
  • Lavori futuri - Con il crescente utilizzo di Internet, l'estrazione del testo è diventata sempre più importante. Nuovi campi specializzati come il web mining e la bioinformatica stanno emergendo. A partire da ora, la maggior parte del lavoro di data mining risiede nella pulizia e nella preparazione dei dati, che è meno produttiva. È in corso una ricerca attiva per automatizzare questi lavori utilizzando l'apprendimento automatico.

La PNL sta migliorando ogni giorno, ma un linguaggio umano naturale è difficile da affrontare per le macchine. Esprimiamo barzellette, sarcasmo e ogni sentimento facilmente e ogni essere umano può capirlo. Stiamo cercando di risolverlo utilizzando un insieme di reti neurali profonde. Attualmente, molti ricercatori della PNL si stanno concentrando sulla traduzione automatica automatizzata utilizzando modelli non controllati. Natural Language Understanding (NLU) è ora un altro campo di interesse che ha un enorme impatto su Chatbot e robot umanamente comprensibili.

Tabella di confronto tra estrazione di testo e elaborazione del linguaggio naturale

Base di confrontoEstrazione di testoNLP
ObbiettivoEstrai informazioni di alta qualità da testo non strutturato e strutturato. Le informazioni possono essere modellate nel testo o nella struttura corrispondente ma la semantica nel testo non viene considerata.Cercare di capire cosa viene trasmesso nel linguaggio naturale dall'uomo - può scrivere testo o discorso. Vengono analizzate strutture semantiche e grammaticali.
Utensili
  • Linguaggi di elaborazione del testo come Perl
  • Modelli statistici
  • Modelli ML
  • Modelli ML avanzati
  • Reti neurali profonde
  • Toolkit come NLTK in Python
Scopo
  • Le origini dati sono raccolte documentate
  • Estrazione di funzioni rappresentative per documenti in linguaggio naturale
  • Input per una linguistica computazionale basata su corpus
  • La fonte di dati può essere qualsiasi forma di metodo di comunicazione umana naturale come testo, parola, insegna, ecc
  • Estrarre significato semantico e struttura grammaticale dall'input
  • Rendere tutti i livelli di interazione con le macchine più naturali per l'uomo

RisultatoSpiegazione del testo utilizzando indicatori statistici come
1. Frequenza delle parole
2. Modelli di parole
3. Correlazione in parole
Comprensione di ciò che viene trasmesso attraverso il testo o il discorso
1. Sentimento trasmesso
2.Il significato semantico del testo in modo che possa essere tradotto in altre lingue
3. Struttura grammaticale
Precisione del sistemaUna misura delle prestazioni è diretta e relativamente semplice. Qui abbiamo concetti matematici chiaramente misurabili. Le misure possono essere automatizzatePrecisione del sistema estremamente difficile da misurare per le macchine. L'intervento umano è necessario il più delle volte. Ad esempio, si consideri un sistema NLP, che traduce dall'inglese all'hindi. Automatizza la misura di quanto sia difficile eseguire con precisione la traduzione del sistema.

Conclusione - Estrazione di testo vs elaborazione del linguaggio naturale

Sia l'estrazione del testo che l'elaborazione del linguaggio naturale cercano di estrarre informazioni da dati non strutturati. L'estrazione del testo si concentra su documenti di testo e dipende in gran parte da un modello statistico e probabilistico per derivare una rappresentazione di documenti.NLP cerca di ottenere un significato semantico da tutti i mezzi di comunicazione naturale umana come testo, parola o persino un'immagine.NLP ha il potenziale per rivoluzionano il modo in cui gli esseri umani interagiscono con le macchine. AWS Echo e Google Home sono alcuni esempi.

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  2. Una guida definitiva su come funziona l'estrazione del testo
  3. 8 Importanti tecniche di data mining per attività di successo
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