Différence entre l'exploration de texte et le traitement du langage naturel
Le terme «text mining» est utilisé pour l'apprentissage automatique automatisé et les méthodes statistiques utilisées à cet effet. Il est utilisé pour extraire des informations de haute qualité à partir de texte non structuré et structuré. Les informations peuvent être structurées en texte ou en structure correspondante, mais la sémantique du texte n'est pas prise en compte. Le langage naturel est ce que nous utilisons pour la communication. Les techniques de traitement de ces données pour comprendre la signification sous-jacente sont collectivement appelées traitement du langage naturel (NLP). Les données peuvent être de la parole, du texte ou même une image et l'approche implique l'application de techniques d'apprentissage automatique (ML) sur les données pour créer des applications impliquant la classification, l'extraction de la structure, la synthèse et la traduction des données. structure, analyse des sentiments, etc.
Comparaison directe entre l'exploration de texte et le traitement du langage naturel (infographie)
Ci-dessous le top 5 de la comparaison entre l'exploration de texte et le traitement du langage naturel
Différences clés entre l'exploration de texte et le traitement du langage naturel
- Application - Les concepts de la PNL sont utilisés dans les systèmes de base suivants:
- Système de reconnaissance vocale
- Répondeur aux questions
- Traduction d'une langue spécifique vers une autre langue spécifique
- Résumé du texte
- Analyse des sentiments
- Chatbots basés sur des modèles
- Classification de texte
- Segmentation des sujets
Les applications avancées sont les suivantes:
- Des robots humains qui comprennent les commandes du langage naturel et interagissent avec les humains en langage naturel.
- Construire un système universel de traduction automatique est l'objectif à long terme dans le domaine de la PNL
- Il génère le titre logique du document donné.
- Génère un texte significatif pour des sujets spécifiques ou pour une image donnée.
- Chatbots avancés, qui génèrent du texte personnalisé pour les humains et ignorent les erreurs d'écriture humaine
Applications populaires de Text Mining:
- Publicité contextuelle
- Enrichissement de contenu
- Analyse des données des réseaux sociaux
- Filtrage anti-spam
- Détection de fraude grâce à une enquête sur les réclamations
- Cycle de vie du développement -
Pour développer un système PNL, le processus de développement général comprendra les étapes suivantes
- Comprenez l'énoncé du problème.
- Décidez du type de données ou de corpus dont vous avez besoin pour résoudre le problème. La collecte de données est une activité fondamentale pour résoudre le problème.
- Analyse du corpus collecté. Quelle est la qualité et la quantité du corpus? Selon la qualité des données et de l'énoncé du problème, vous devez effectuer un prétraitement.
- Une fois le prétraitement terminé, commencez par le processus d'ingénierie des fonctionnalités. L'ingénierie des fonctionnalités est l'aspect le plus important des applications liées à la PNL et à la science des données. Différentes techniques comme l'analyse, les arbres sémantiques sont utilisées pour cela.
- Après avoir décidé d'extraire des fonctionnalités à partir des données brutes prétraitées, vous devez décider quelle technique de calcul est utilisée pour résoudre votre énoncé de problème, par exemple, voulez-vous appliquer des techniques d'apprentissage automatique ou des techniques basées sur des règles?. Pour les systèmes NLP modernes, presque tous les modèles ML avancés basés sur les réseaux neuronaux profonds sont utilisés.
- Maintenant, selon les techniques que vous allez utiliser, vous devez lire les fichiers de fonctionnalités que vous allez fournir en entrée de votre algorithme de décision.
- Exécutez le modèle, testez-le et affinez.
- Répétez l'étape ci-dessus pour obtenir la précision souhaitée
Pour l'application Text Mining, les étapes de base telles que la définition des problèmes sont les mêmes que dans la PNL. Mais il y a aussi quelques aspects différents, qui sont énumérés ci-dessous
- La plupart du temps, Text Mining analyse le texte en tant que tel, ce qui ne nécessite pas de corpus de référence comme en PNL. Dans la partie collecte de données, l'exigence de corpus externe est très rare.
- Ingénierie des fonctionnalités de base pour l'exploration de texte et le traitement du langage naturel. Les techniques comme les n-grammes, TF - IDF, la similitude des cosinus, la distance de Levenshtein, le hachage de fonctionnalité sont les plus populaires dans l'exploration de texte. La PNL utilisant le Deep Learning dépend de réseaux de neurones spécialisés appelés Auto-Encoders pour obtenir une abstraction de haut niveau du texte.
- Les modèles utilisés dans l'exploration de texte peuvent être des modèles statistiques basés sur des règles ou des modèles ML relativement simples.
- Comme nous l'avons mentionné précédemment, la précision du système est clairement mesurable ici, donc l'itération Run, Test, Finetune d'un modèle est relativement facile dans Text Mining.
- Contrairement au système NLP, il y aura une couche de présentation dans les systèmes Text Mining pour présenter les résultats de l'exploitation minière. C'est plus un art qu'une ingénierie.
- Travaux futurs - Avec l'utilisation accrue d'Internet, l'exploration de texte est devenue de plus en plus importante. De nouveaux domaines spécialisés tels que le web mining et la bioinformatique font leur apparition. À l'heure actuelle, la majorité du travail d'exploration de données réside dans le nettoyage et la préparation des données, qui sont moins productifs. Des recherches actives sont en cours pour automatiser ces travaux à l'aide de l'apprentissage automatique.
La PNL s'améliore de jour en jour, mais un langage humain naturel est difficile à maîtriser pour les machines. Nous exprimons facilement les blagues, les sarcasmes et tous les sentiments et tout être humain peut le comprendre. Nous essayons de le résoudre en utilisant un ensemble de réseaux de neurones profonds. Actuellement, de nombreux chercheurs en PNL se concentrent sur la traduction automatique automatisée à l'aide de modèles non supervisés. La compréhension du langage naturel (NLU) est maintenant un autre domaine d'intérêt qui a un impact énorme sur les chatbots et les robots humainement compréhensibles.
Exploration de texte vs traitement du langage naturel Tableau de comparaison
| Base de comparaison | Exploration de texte | PNL |
| Objectif | Extraire des informations de haute qualité à partir de texte non structuré et structuré. Les informations peuvent être structurées en texte ou en structure correspondante, mais la sémantique du texte n'est pas prise en compte. | Essayer de comprendre ce qui est véhiculé dans le langage naturel par les humains peut être un texte ou un discours. Les structures sémantiques et grammaticales sont analysées. |
| Outils |
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| Portée |
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| Résultat | Explication du texte à l'aide d'indicateurs statistiques comme 1. fréquence des mots 2. Modèles de mots 3.Corrélation dans les mots | Comprendre ce qui est véhiculé par le texte ou la parole comme 1. Sentiment transmis 2.La signification sémantique du texte afin qu'il puisse être traduit dans d'autres langues 3. structure grammaticale |
| Précision du système | Une mesure du rendement est directe et relativement simple. Ici, nous avons des concepts mathématiques clairement mesurables. Les mesures peuvent être automatisées | Précision du système très difficile à mesurer pour les machines. Une intervention humaine est nécessaire la plupart du temps. Par exemple, considérons un système NLP, qui traduit de l'anglais vers l'hindi. Automatiser la mesure de la précision avec laquelle le système effectue la traduction est difficile. |
Conclusion - Exploration de texte vs traitement du langage naturel
L'exploration de texte et le traitement du langage naturel tentent d'extraire des informations de données non structurées. L'exploration de texte est concentrée sur des documents texte et dépend principalement d'un modèle statistique et probabiliste pour dériver une représentation de documents.NLP essayant d'obtenir un sens sémantique de tous les moyens de communication naturelle humaine comme le texte, la parole ou même une image.NLP a le potentiel de révolutionner la façon dont les humains interagissent avec les machines.AWS Echo et Google Home en sont quelques exemples.
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