Diferencia entre minería de texto y procesamiento de lenguaje natural

El término "minería de texto" se utiliza para el aprendizaje automático y los métodos estadísticos utilizados para este propósito. Se utiliza para extraer información de alta calidad de texto no estructurado y estructurado. La información puede ser modelada en texto o estructura coincidente, pero no se considera la semántica en el texto. El lenguaje natural es lo que usamos para la comunicación. Las técnicas para procesar dichos datos para comprender el significado subyacente se denominan colectivamente Procesamiento del lenguaje natural (PNL). Los datos pueden ser habla, texto o incluso una imagen y el enfoque implica la aplicación de técnicas de Machine Learning (ML) en los datos para crear aplicaciones que incluyan clasificación, extracción de estructuras, resumen y traducción de datos. NLP intenta manejar todas las complejidades del lenguaje humano, como la gramática y la semántica. estructura, análisis de sentimientos, etc.

Comparación directa entre minería de texto y procesamiento de lenguaje natural (infografía)

A continuación se muestran las 5 principales comparaciones entre minería de texto y procesamiento de lenguaje natural

Diferencias clave entre la minería de texto y el procesamiento del lenguaje natural

  • Aplicación : los conceptos de PNL se utilizan en los siguientes sistemas básicos:
    • Sistema de reconocimiento de voz
    • Sistema de respuesta a preguntas
    • Traducción de un idioma específico a otro idioma específico
    • Resumen de texto
    • Análisis de los sentimientos
    • Chatbots basados ​​en plantillas
    • Clasificación de texto
    • Segmentación del tema

Las aplicaciones avanzadas incluyen lo siguiente:

  • Robots humanos que entienden los comandos del lenguaje natural e interactúan con los humanos en lenguaje natural.
  • La construcción de un sistema universal de traducción automática es el objetivo a largo plazo en el dominio de PNL
  • Genera el título lógico para el documento dado.
  • Genera texto significativo para temas específicos o para una imagen dada.
  • Chatbots avanzados, que generan texto personalizado para humanos e ignoran errores en la escritura humana

Aplicaciones populares de minería de texto:

  • Publicidad contextual
  • Enriquecimiento de contenido
  • Análisis de datos de redes sociales.
  • Filtrado de spam
  • Detección de fraude mediante investigación de reclamos
  • Ciclo de vida del desarrollo -

Para desarrollar un sistema de PNL, el proceso de desarrollo general tendrá los siguientes pasos

  • Comprende el enunciado del problema.
  • Decida qué tipo de datos o corpus necesita para resolver el problema. La recopilación de datos es una actividad básica para resolver el problema.
  • Analizando el cuerpo recolectado. ¿Cuál es la calidad y cantidad del corpus? De acuerdo con la calidad de los datos y la declaración del problema, debe realizar un preprocesamiento.
  • Una vez que haya terminado con el preprocesamiento, comience con el proceso de ingeniería de características. La ingeniería de características es el aspecto más importante de la PNL y las aplicaciones relacionadas con la ciencia de datos. Para ello se utilizan diferentes técnicas como el análisis, los árboles semánticos.
  • Una vez que haya decidido las características extraídas de los datos sin procesar preprocesados, debe decidir qué técnica computacional se utiliza para resolver su problema, por ejemplo, ¿desea aplicar técnicas de aprendizaje automático o técnicas basadas en reglas? Para los sistemas modernos de PNL, se utilizan casi todos los modelos avanzados de ML basados ​​en redes neuronales profundas.
  • Ahora, dependiendo de las técnicas que vaya a utilizar, debe leer los archivos de características que proporcionará como entrada para su algoritmo de decisión.
  • Ejecute el modelo, pruébelo y ajuste.
  • Itere a través del paso anterior para obtener la precisión deseada

Para la aplicación Text Mining, los pasos básicos como definir problemas son los mismos que en NLP. Pero también hay algunos aspectos diferentes, que se enumeran a continuación

  • La mayoría de las veces, Text Mining analiza el texto como tal, lo que no requiere un corpus de referencia como en PNL. En la recopilación de datos, el requisito de corpus externo es muy raro.
  • Ingeniería básica de características para minería de texto y procesamiento de lenguaje natural. Las técnicas como n-gramas, TF - IDF, similitud de coseno, distancia de Levenshtein, Hashing de características son las más populares en minería de texto. La PNL que usa el aprendizaje profundo depende de redes neuronales especializadas que llaman codificadores automáticos para obtener una abstracción de texto de alto nivel.
  • Los modelos utilizados en Text Mining pueden ser modelos estadísticos basados ​​en reglas o modelos ML relativamente simples.
  • Como mencionamos anteriormente, la precisión del sistema es claramente medible aquí, por lo que la iteración Ejecutar, Probar, Finetune de un modelo es relativamente fácil en Text Mining.
  • A diferencia del sistema PNL, habrá una capa de presentación en los sistemas de minería de texto para presentar los resultados de la minería. Esto es más un arte que la ingeniería.
  • Trabajo futuro : con el mayor uso de Internet, la minería de texto se ha vuelto cada vez más importante. Están surgiendo nuevos campos especializados como la minería web y la bioinformática. A partir de ahora, la mayoría del trabajo de minería de datos reside en la limpieza y preparación de datos, que es menos productiva. Se está realizando una investigación activa para automatizar estos trabajos utilizando el aprendizaje automático.

La PNL mejora cada día, pero un lenguaje humano natural es difícil de abordar para las máquinas. Expresamos bromas, sarcasmo y cada sentimiento fácilmente y cada humano puede entenderlo. Estamos tratando de resolverlo usando un conjunto de redes neuronales profundas. Actualmente, muchos investigadores de la PNL se están centrando en la traducción automática automatizada utilizando modelos no supervisados. Natural Language Understanding (NLU) es otro campo de interés ahora que tiene un gran impacto en Chatbots y robots entendibles humanamente.

Tabla comparativa de minería de texto vs procesamiento de lenguaje natural

Bases de comparaciónExtracción de textosPNL
ObjetivoExtraiga información de alta calidad de texto no estructurado y estructurado. La información puede ser modelada en texto o estructura coincidente, pero no se considera la semántica en el texto.Tratar de comprender lo que los humanos transmiten en lenguaje natural: texto o habla. Se analizan las estructuras semánticas y gramaticales.
Herramientas
  • Lenguajes de procesamiento de texto como Perl
  • Modelos estadísticos
  • Modelos ML
  • Modelos avanzados de ML
  • Redes neuronales profundas
  • Juegos de herramientas como NLTK en Python
Alcance
  • Las fuentes de datos son colecciones documentadas
  • Extracción de características representativas para documentos en lenguaje natural.
  • Entrada para una lingüística computacional basada en corpus
  • La fuente de datos puede ser cualquier forma de método de comunicación humana natural como texto, voz, letrero, etc.
  • Extraer el significado semántico y la estructura gramatical de la entrada
  • Hacer que todos los niveles de interacción con máquinas sean más naturales para humanos

SalirExplicación de texto usando indicadores estadísticos como
1. Frecuencia de palabras
2.Patrones de palabras.
3. Correlación dentro de las palabras
Comprender lo que se transmite a través del texto o el discurso
1. Sentimiento transmitido
2. El significado semántico del texto para que pueda ser traducido a otros idiomas.
Estructura 3.Grammatical
Precisión del sistemaUna medida de rendimiento es directa y relativamente simple. Aquí tenemos conceptos matemáticos claramente medibles. Las medidas pueden ser automatizadasPrecisión del sistema altamente difícil de medir para máquinas. La intervención humana es necesaria la mayor parte del tiempo. Por ejemplo, considere un sistema de PNL, que se traduce del inglés al hindi. Automatice la medida de la precisión con la que el sistema hace la traducción es difícil.

Conclusión: minería de texto vs procesamiento de lenguaje natural

Tanto la minería de texto como el procesamiento del lenguaje natural intentan extraer información de datos no estructurados. La minería de texto se concentra en documentos de texto y depende principalmente de un modelo estadístico y probabilístico para derivar una representación de documentos. NLP intenta obtener un significado semántico de todos los medios de comunicación natural humana como el texto, el habla o incluso una imagen. NLP tiene el potencial de revolucione la forma en que los humanos interactúan con las máquinas. AWS Echo y Google Home son algunos ejemplos.

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  1. Las 3 mejores cosas para aprender sobre minería de datos vs minería de texto
  2. Una guía definitiva sobre cómo funciona la minería de texto
  3. 8 técnicas importantes de minería de datos para negocios exitosos
  4. Minería de datos vs almacenamiento de datos: cuál es más útil

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