Расширение цифровой вселенной - одна из самых значительных проблем, с которыми столкнулось человечество. Большие данные растут. Это многообещающая, но опасная сфера ИТ - мы научились собирать и хранить терабайты данных, но до сих пор почти не понимаем, как их обрабатывать. Итак, пришло время поговорить об обработке естественного языка и интеллектуальном анализе текста.

Как говорится в отчете EMC, менее 1% мировых данных анализируется и обрабатывается. Учитывая, что отрасль продолжает расти, можно предположить, что в будущем процент будет снижаться.

Обработка огромных текстовых данных - задача, которую невозможно выполнить вручную. Нам необходимо автоматизировать этот тип процесса, чтобы извлечь суть собранных глобальных данных и узнать их ценность. Сегодня мы исследуем специфику лучших методов обработки данных и сравним преимущества обработки естественного языка и интеллектуального анализа текста.

Обработка естественного языка против интеллектуального анализа текста: краткое введение

Наш первый шаг к пониманию концепций НЛП и интеллектуального анализа текста - это базовое знакомство с этими методами. Начнем с НЛП или обработки естественного языка.

НЛП

НЛП - это отрасль искусственного интеллекта, которая занимается коммуникацией. Это метод, который позволяет машинам создавать (генерировать естественный язык) и анализировать (понимание естественного языка) человеческий язык. НЛП может обрабатывать различные типы речи, включая сленг, диалекты и даже орфографические ошибки.

Машинное обучение составляет основу этого метода. Система машинного обучения просто хранит слова и словосочетания вместе с предложениями или даже целыми главами и книгами. Создает особый тип базы данных. Система машинного обучения требует учета следующих вещей для правильной обработки:

  • Грамматические правила
  • Языковые привычки людей

Машина использует эти вещи, чтобы создавать шаблоны и находить нужные результаты. Например, предложение «Я иду в парк» содержит информацию о:

  • действие, и каждый раз, когда это действие будет упоминаться, машина будет использовать словосочетание «Я иду».
  • место под названием «парк», которое потенциально может быть заменено другим словом в зависимости от ситуации.

Где можно встретить метод НЛП? Есть несколько хорошо известных мест, где он используется:

Поисковые системы

Каждый раз, когда вы что-то гуглите, вы загружаете данные в поисковую систему. Он ищет связанные результаты, и когда вы нажимаете на ссылку, система решает, что все было сделано правильно, и использует ваш выбор для обеспечения лучших результатов в будущем.

Интеллектуальные чат-боты

Алгоритм НЛП в фоновом режиме ждет, пока специальный триггер не зарегистрирует, что он вам нужен. Триггер пробуждает программу чат-бота, интегрированную в ваш канал связи или веб-сайт, и направляет вас через процессы.

Приложения для проверки орфографии

Используете ли вы такие инструменты, как Grammarly, чтобы проверить, в порядке ли ваш словарный запас? В приложениях для проверки орфографии есть огромные базы данных слов, словосочетаний и правил, и когда вы вводите слово неправильно, система НЛП предлагает исправление.

Текстовый анализ

Text Mining - это подвид глобальной науки о интеллектуальном анализе данных. Это поле, которое включает методы поиска и извлечения данных, интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Сегодня более 80% организаций по всему миру активно используют текстовую информацию. А интеллектуальный анализ текста дает ценные советы о том, как его обменивать и обрабатывать. Анализ текста извлекает информацию из текстовых файлов. Автоматический анализ текстовых документов, электронных писем, сообщений в социальных сетях или веб-статей предоставляет необходимую информацию в оптимизированном виде.

Когда мы имеем дело с количественными данными, в этом нет ничего сложного, и мы изобрели множество инструментов и машин для вычислений и измерений. Но интеллектуальный анализ текста обеспечивает качественный анализ данных. Интеллектуальный анализ текста помогает различать структурированные данные и неструктурированный текст.

Чем это может вам помочь?

  • Извлечение шаблонов: интеллектуальный анализ текста анализирует огромное количество данных и помогает идентифицировать шаблоны.
  • Обзор литературы: система интеллектуального анализа текста имеет возможность обрабатывать текст, определять тему и предметы, выделять наиболее часто используемые термины или самые популярные темы и т. Д.
  • Проверка концепций: его можно использовать для проверки гипотез и их подтверждения.

7 важных моментов в сравнении интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка

Ниже мы опишем 7 основных различий между интеллектуальным анализом текста и обработкой естественного языка:

Ключевая цель

Система НЛП позволяет понять, какие действия и чувства скрываются за человеческими языками. Он анализирует семантику и грамматические структуры и улучшает процесс работы. НЛП умеет распознавать текст и речь. Он отвечает за то, чтобы взаимодействие с машинами было более простым и удобным для людей.

Text Mining занимается оценкой качества текста. Он работает как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Этот тип системы не учитывает семантические особенности, но легко справляется со следующими задачами:

  • Поиск информационных шаблонов.
  • Идентификация подходящих структур.

Процесс развития

Процесс разработки отличается для каждого из методов. Взгляните на основные шаги, которые необходимо предпринять для разработки решения НЛП:

  • Определите проблему и выберите тип данных, которые нужно анализировать.
  • Проанализируйте качественные и количественные особенности проблемы.
  • Создайте справочный корпус.
  • Продолжайте предварительную обработку и проектирование функций.
  • Определитесь с вычислительными методами.
  • Разработайте алгоритм решения.
  • Запустите модель, протестируйте и улучшите ее.

Для интеллектуального анализа текста процесс почти такой же. Однако для разработки системы интеллектуального анализа текста вам не нужен справочный корпус.

  • Продумайте и запрограммируйте основные функции.
  • Определитесь с вычислительной техникой.
  • Используйте основанную на правилах или простую статистическую модель машинного обучения.
  • Разберитесь со специальным уровнем представления, на котором появляются результаты добычи полезных ископаемых.
  • Запустите модель, протестируйте ее и измерьте точность системы.

Необходимые инструменты

Технологии машинного обучения служат инструментами для обоих этих методов, но есть и некоторые специфические инструменты.

Для построения качественной системы НЛП вам необходимо иметь:

  • Владение нейронными сетями и глубоким обучением.
  • Знакомство с такими инструментами, как NLTK.

Чтобы получить систему интеллектуального анализа текста, вы должны быть знакомы с:

  • Такие методы, как расстояние Левенштейна, косинусное сходство или хеширование признаков.
  • Языки программирования для обработки текста, такие как Perl или Python.
  • Статистические модели.

Объем работ

НЛП работает с любым продуктом естественного человеческого общения, включая текст, речь, изображения, знаки и т. Д. Оно извлекает семантические значения и анализирует грамматические структуры, вводимые пользователем.

Интеллектуальный анализ текста работает с текстовыми документами. Он извлекает особенности документов и использует качественный анализ.

Достигнутые результаты

НЛП обеспечивает понимание описываемых чувств, грамматической структуры и смыслового значения. Эти результаты позволяют без проблем переводить текст на другие языки.

Интеллектуальный анализ текста показывает отношения между словами в тексте. Он анализирует частоту слов и используемые шаблоны. Это незаменимый метод выявления статистических признаков.

Точность методов

Точность - довольно спорный вопрос. Рассмотрим пример: вы пытаетесь проанализировать точность перевода выписки из вашего диплома с английского на китайский. Для этого вам понадобятся два носителя языка с блестящим знанием иностранных языков, чтобы сделать вывод, точен ли перевод. Вот проблема, с которой мы столкнулись с системой НЛП: мы пока не можем автоматизировать измерения точности; необходимо участие человека.

Точность интеллектуального анализа текста можно измерить с помощью автоматизированных математических методов. Легче оценить его работу, чем проанализировать точность системы НЛП.

Текущие и будущие приложения

Самая важная часть сравнения интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка - это потенциальные приложения.

НЛП теперь успешно используется как часть систем распознавания речи и опросов. Это важная часть инструментов перевода, помогающая обобщать и классифицировать тексты. Помните Софию, робота-гуманоида? С помощью мощной системы НЛП вы можете создать робота, который понимает людей и взаимодействует с ними на любом языке. Кроме того, он будет значимым элементом универсальных переводчиков. Интеллектуальные системы НЛП могут создавать заголовки для заданных текстов или даже целых текстов по заданной теме.

Интеллектуальный анализ текста будет полезен для целей SEO и маркетинга веб-сайтов. Отлично подходит для контекстной рекламы и продвижения бизнеса. Он может обогатить контент, размещенный на вашем веб-сайте, и наилучшим образом проанализировать данные, собранные с вашего веб-сайта или каналов социальных сетей. Кроме того, это хорошо для безопасности. Система интеллектуального анализа текста позволяет фильтровать спам и обнаруживать мошенничество.

Последние мысли

Как обработка естественного языка, так и интеллектуальный анализ текста обеспечивают следующие преимущества:

  • Экономия времени и ресурсов.
  • Демонстрирует гораздо более высокую эффективность, чем человеческий мозг.
  • Отслеживание информационного потока.
  • Извлечение ценных данных и т. Д.

Обработка естественного языка способна распознавать и обрабатывать речь, текст или даже изображения. Он углубляется в грамматические и семантические особенности, чтобы обеспечить наиболее точные результаты. Это помогает раскрыть смысл, который скрывается за грамматической структурой.

Анализ текста позволяет извлекать детали из доступных данных, как структурированных, так и неструктурированных. Он не может помочь в понимании передаваемой информации, но позволяет дать точную информацию из текста.

Итак, анализ текста или обработка естественного языка? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно четко понимать, в чем заключается ваша цель. В зависимости от того, какая у вас цель, вы можете выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Кроме того, NLP и интеллектуальный анализ текста могут использоваться вместе. Они дополняют друг друга и могут принести большую пользу.

Вы пробовали один из этих методов? Была ли эта статья вам полезна? Если у вас остались вопросы, просто напишите нам, и мы вместе найдем ответы.

Первоначально опубликовано на сайте sloboda-studio.com 31 декабря 2018 г.