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文本挖掘与自然语言处理之间的区别

术语“ 文本挖掘”用于自动机器学习和为此目的使用的统计方法。它用于从非结构化和结构化文本中提取高质量信息。可以在文本或匹配结构中对信息进行模式化，但不考虑文本中的语义。自然语言是我们用于交流的语言。处理此类数据以理解基本含义的技术统称为自然语言处理（NLP）。数据可能是语音，文本甚至是图像，并且方法涉及在数据上应用机器学习（ML）技术来构建涉及分类，提取结构，汇总和翻译数据的应用程序.NLP试图处理人类语言的所有复杂性，例如语法和语义结构，情感分析等

文本挖掘与自然语言处理之间的主要区别

以下是文本挖掘和自然语言处理之间的区别：

应用 – NLP的概念在以下基本系统中使用：

语音识别系统

问答系统

从一种特定语言到另一种特定语言的翻译

文字摘要

情绪分析

基于模板的聊天机器人

文字分类

主题细分

高级应用程序包括：

理解自然语言命令并以自然语言与人类互动的人类机器人。

构建通用机器翻译系统是NLP领域的长期目标

它为给定的文档生成逻辑标题。

为特定主题或给定图像生成有意义的文本。

先进的聊天机器人，可为人类生成个性化文本并忽略人类书写中的错误

文本挖掘的流行应用：

内容相关广告

内容丰富

社交媒体数据分析

垃圾邮件过滤

通过索赔调查发现欺诈

开发生命周期 –

对于开发NLP系统，一般的开发过程将包括以下步骤

了解问题陈述。

确定解决问题所需的数据或语料库类型。数据收集是解决问题的基本活动。

分析收集的语料库。语料的质和量是多少？根据数据和问题陈述的质量，您需要进行预处理。

一旦完成预处理，就从特征工程过程开始。功能工程是NLP和与数据科学相关的应用程序中最重要的方面。为此使用了诸如解析，语义树之类的不同技术。

确定了从原始预处理数据中提取的特征后，您将决定使用哪种计算技术来解决问题陈述，例如，您要应用机器学习技术还是基于规则的技术？对于现代NLP系统，几乎所有时间都在使用基于深度神经网络的高级ML模型。

现在，根据要使用的技术，您应该阅读要提供的功能文件，作为决策算法的输入。

运行模型，对其进行测试并进行微调。

重复上述步骤以获得所需的精度

对于文本挖掘应用程序，诸如定义问题之类的基本步骤与NLP中的相同。但是也有一些不同的方面，下面列出

在大多数情况下，文本挖掘会像NLP一样分析文本，不需要参考语料库。在数据收集部分，外部语料库的需求非常少。

文本挖掘和自然语言处理的基本功能工程。诸如n-gram，TF – IDF，余弦相似度，Levenshtein距离，特征哈希等技术在文本挖掘中最为流行。使用深度学习的NLP依赖于称为自动编码器的专门神经网络来获得文本的高级抽象。

文本挖掘中使用的模型可以是基于规则的统计模型，也可以是相对简单的ML模型

正如我们前面提到的，这里显然可以测量系统精度，因此在文本挖掘中，模型的运行，测试，Finetune迭代相对容易。

与NLP系统不同，“文本挖掘”系统中将有一个表示层，用于显示挖掘结果。这更多的是艺术而不是工程。

未来的工作 –随着Internet使用的增加，文本挖掘变得越来越重要。Web挖掘和生物信息学等新的专业领域正在兴起。到目前为止，大多数数据挖掘工作都在于数据清理和数据准备工作，这些工作效率较低。正在进行积极的研究以使用机器学习使这些工作自动化。

NLP每天都在进步，但是自然的人类语言很难用机器解决。我们很容易表达笑话，讽刺和每一种情感，每个人都能理解。我们正在尝试使用深度神经网络集成来解决该问题。当前，许多NLP研究人员正在致力于使用无监督模型进行自动机器翻译。自然语言理解（NLU）现在是另一个有趣的领域，它对聊天机器人和人类可以理解的机器人产生了巨大影响。

比较基础 文字挖掘 自然语言处理

目标

文字挖掘：从非结构化和结构化文本中提取高质量信息。可以在文本或匹配结构中对信息进行模式化，但不考虑文本中的语义。 自然语言处理：试图了解人类以自然语言传达的内容-可能是文字或语音。分析了语义和语法结构。

工具类

文字挖掘：

文本处理语言（如Perl）

统计模型

ML模型

自然语言处理：

进阶机器学习模型

深度神经网络

Python中的NLTK等工具包

范围

文字挖掘：

数据源是记录的集合

提取自然语言文档的代表性特征

基于语料库的计算语言学的输入

自然语言处理：

数据源可以是任何形式的自然人类交流方法，例如文本，语音，招牌等

从输入中提取语义和语法结构

使与机器的所有级别的交互对人类来说更加自然

结果 文字挖掘：使用统计指标对文本进行解释，例如

1.单词的

频率2.单词的

样式3.单词内的相关性

自然语言处理：

了解通过文本或语音传达的内容，例如

1.表达的情感

2.文本的语义含义，以便可以将其翻译成其他语言

3.语法结构

系统精度 文字挖掘：绩效指标是直接的，相对简单。在这里，我们有明显可测量的数学概念。措施可以自动化

自然语言处理：测量机器的系统精度非常困难。大多数时候都需要人工干预。例如，考虑一个NLP系统，该系统将英语翻译成印地语。自动衡量系统执行翻译的难度有多困难。