Mineração de texto x processamento de linguagem natural - As 5 principais comparações

Diferença entre mineração de texto e processamento de idioma natural

O termo "mineração de texto" é usado para aprendizado automático de máquina e métodos estatísticos usados para essa finalidade. É usado para extrair informações de alta qualidade de texto não estruturado e estruturado. As informações podem ser padronizadas no texto ou na estrutura correspondente, mas a semântica no texto não é considerada. Linguagem natural é o que usamos para a comunicação. Técnicas para processar esses dados para entender o significado subjacente são coletivamente chamadas de Processamento de Linguagem Natural (PNL). Os dados podem ser fala, texto ou até mesmo uma imagem e abordagem envolvem a aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (ML) em dados para criar aplicativos que envolvam classificação, extração de estrutura, resumo e tradução de dados. estrutura, análise de sentimentos, etc.

Comparação cara a cara entre mineração de texto e processamento de linguagem natural (infográficos)

Abaixo está o top 5 de comparação entre mineração de texto e processamento de linguagem natural

Principais diferenças entre mineração de texto e processamento de linguagem natural

Aplicação - Os conceitos da PNL são usados nos seguintes sistemas básicos:
- Sistema de reconhecimento de fala
- Sistema de atendimento de perguntas
- Tradução de um idioma específico para outro idioma específico
- Resumo de texto
- Análise de sentimentos
- Chatbots baseados em modelo
- Classificação do texto
- Segmentação de tópicos

Aplicativos avançados incluem o seguinte:

Robôs humanos que entendem os comandos da linguagem natural e interagem com os humanos na linguagem natural.
Construir um sistema universal de tradução automática é o objetivo a longo prazo no domínio da PNL
Ele gera o título lógico para o documento especificado.
Gera texto significativo para tópicos específicos ou para uma imagem fornecida.
Chatbots avançados, que geram texto personalizado para humanos e ignoram erros na escrita humana

Aplicações populares de mineração de texto:

Publicidade contextual
Enriquecimento de conteúdo
Análise de dados de mídia social
Filtragem de spam
Detecção de fraude através da investigação de reclamações

Ciclo de vida do desenvolvimento -

Para desenvolver um sistema de PNL, o processo geral de desenvolvimento terá as seguintes etapas

Entenda a declaração do problema.
Decida que tipo de dados ou corpus você precisa para resolver o problema. A coleta de dados é uma atividade básica para resolver o problema.
Analisando o corpus coletado. Qual é a qualidade e a quantidade do corpus? De acordo com a qualidade dos dados e da declaração do problema, você precisa fazer o pré-processamento.
Depois de concluir o pré-processamento, comece com o processo de engenharia de recursos. A engenharia de recursos é o aspecto mais importante dos aplicativos relacionados à PNL e à ciência de dados. Diferentes técnicas como análise, árvores semânticas são usadas para isso.
Tendo decidido sobre os recursos extraídos dos dados pré-processados brutos, você deve decidir qual técnica computacional é usada para resolver sua declaração de problema, por exemplo, deseja aplicar técnicas de aprendizado de máquina ou técnicas baseadas em regras ?. Para sistemas modernos de PNL, quase sempre são usados modelos avançados de ML baseados em redes neurais profundas.
Agora, dependendo de quais técnicas você usará, leia os arquivos de recursos que você fornecerá como entrada para o seu algoritmo de decisão.
Execute o modelo, teste-o e faça o ajuste fino.
Repita a etapa acima para obter a precisão desejada

Para o aplicativo de mineração de texto, as etapas básicas, como definir problemas, são as mesmas da PNL. Mas também existem alguns aspectos diferentes, listados abaixo

Na maioria das vezes, a Text Mining analisa o texto como tal, o que não requer um corpus de referência, como na PNL. Na parte da coleta de dados, o requisito de corpus externo é muito raro.
Engenharia básica de recursos para Mineração de Texto e Processamento de Linguagem Natural. Técnicas como n-gramas, TF - IDF, Cosine Similarity, Levenshtein Distance, Feature Hashing são mais populares na mineração de texto. A PNL usando o Deep Learning depende de redes neurais especializadas que chamam codificadores automáticos para obter uma abstração de texto de alto nível.
Os modelos usados no Text Mining podem ser modelos estatísticos baseados em regras ou modelos relativamente simples de ML
Como mencionamos anteriormente, a precisão do sistema é claramente mensurável aqui, portanto, a iteração Executar, Testar e Afinar um modelo é relativamente fácil na Mineração de Texto.
Ao contrário do sistema de PNL, haverá uma camada de apresentação nos sistemas de mineração de texto para apresentar descobertas da mineração. Isso é mais uma arte do que engenharia.

Trabalhos futuros - Com o aumento do uso da Internet, a mineração de texto se tornou cada vez mais importante. Novos campos especializados, como mineração na web e bioinformática, estão surgindo. Atualmente, a maioria do trabalho de mineração de dados está na limpeza e preparação de dados, que é menos produtiva. Pesquisas ativas estão acontecendo para automatizar esses trabalhos usando o Machine Learning.

A PNL está melhorando a cada dia, mas é difícil lidar com uma linguagem humana natural para as máquinas. Expressamos piadas, sarcasmo e todo sentimento com facilidade e todo ser humano pode entendê-lo. Estamos tentando resolvê-lo usando um conjunto de redes neurais profundas. Atualmente, muitos pesquisadores da PNL estão focados na tradução automática automatizada usando modelos não supervisionados. O entendimento da linguagem natural (NLU) é outro campo de interesse agora que tem um enorme impacto no Chatbots e em robôs humanamente compreensíveis.

Tabela de comparação de mineração de texto e processamento de idioma natural

Base de comparação	Mineração de texto	PNL
Objetivo	Extraia informações de alta qualidade de texto não estruturado e estruturado. As informações podem ser padronizadas no texto ou na estrutura correspondente, mas a semântica no texto não é considerada.	Tentar entender o que é transmitido em linguagem natural pelos seres humanos - pode texto ou fala. As estruturas semânticas e gramaticais são analisadas.
Ferramentas	Linguagens de processamento de texto como Perl Modelos estatísticos Modelos ML	Modelos avançados de ML Redes neurais profundas Kits de ferramentas como o NLTK em Python
Escopo	As fontes de dados são coleções documentadas Extraindo recursos representativos para documentos em idioma natural Entrada para uma linguística computacional baseada em corpus	A fonte de dados pode ser qualquer forma de método natural de comunicação humana, como texto, fala, tabuleta, etc. Extraindo significado semântico e estrutura gramatical da entrada Tornar todos os níveis de interação com máquinas mais naturais para o ser humano
Resultado	Explicação do texto usando indicadores estatísticos como 1. Freqüência de palavras 2. padrões de palavras 3. Correlação dentro das palavras	Entendendo o que é transmitido através de texto ou fala, como 1. Sentimento transmitido 2.O significado semântico do texto para que possa ser traduzido para outros idiomas Estrutura 3.Grammatical
Precisão do sistema	Uma medida de desempenho é direta e relativamente simples. Aqui temos conceitos matemáticos claramente mensuráveis. As medidas podem ser automatizadas	Altamente difícil de medir a precisão do sistema para máquinas. A intervenção humana é necessária na maioria das vezes. Por exemplo, considere um sistema de PNL, que seja traduzido do inglês para o hindi. Automatize a medida da precisão com que o sistema faz a tradução.

Conclusão - Mineração de texto x processamento de linguagem natural

Mineração de texto e Processamento de linguagem natural tentando extrair informações de dados não estruturados. A mineração de texto está concentrada em documentos de texto e depende principalmente de um modelo estatístico e probabilístico para derivar uma representação de documentos. A PNL tenta obter significado semântico de todos os meios de comunicação natural humana, como texto, fala ou até mesmo uma imagem. revolucionar a maneira como os humanos interagem com as máquinas. AWS Echo e Google Home são alguns exemplos.

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