Die Ausdehnung des digitalen Universums ist eines der bedeutendsten Ereignisse, mit denen die Menschheit konfrontiert wurde. Big Data ist auf dem Vormarsch.
Es ist ein vielversprechender, aber gefährlicher IT-Bereich – wir haben gelernt, wie man Terabytes von Daten sammelt und speichert, aber wir wissen immer noch kaum, wie man sie verarbeitet. Es ist also an der Zeit, über natürliche Sprachverarbeitung und Text Mining zu sprechen.
Einem Bericht von EMC zufolge wird weniger als 1 % der weltweiten Daten analysiert und verarbeitet. In Anbetracht der Tatsache, dass die Branche weiter wächst, können wir davon ausgehen, dass dieser Prozentsatz in Zukunft sinken wird.
Die Verarbeitung riesiger Textdaten ist eine Aufgabe, die manuell nicht zu bewältigen ist. Wir müssen diese Art von Prozess automatisieren, um das Wesentliche aus den gesammelten globalen Daten zu extrahieren und ihren Wert zu erkennen.
Heute werden wir uns mit den Besonderheiten der besten Methoden der Datenverarbeitung befassen und die Vorteile der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Text Mining vergleichen.
Natürliche Sprachverarbeitung vs. Text Mining: Kurzes Intro
Der erste Schritt zum Verständnis der Konzepte von NLP und Text Mining ist eine grundlegende Vertrautheit mit diesen Methoden. Beginnen wir mit NLP, der natürlichen Sprachverarbeitung.
NLP
NLP ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit Kommunikation beschäftigt.
Es handelt sich um eine Methode, die es Maschinen ermöglicht, die menschliche Sprache zu erzeugen (Erzeugung natürlicher Sprache) und zu analysieren (Verständnis natürlicher Sprache). NLP ist in der Lage, verschiedene Arten von Sprache zu verarbeiten, darunter Slang, Dialekte und sogar Rechtschreibfehler.
Maschinelles Lernen bildet die Grundlage für diese Methode.
Ein ML-System speichert einfach Wörter und Wortkombinationen zusammen mit Sätzen oder sogar ganzen Kapiteln und Büchern. Es erstellt eine spezielle Art von Datenbank.
Das ML-System muss für eine korrekte Verarbeitung die folgenden Dinge berücksichtigen:
- Grammatikalische Regeln
- die sprachlichen Gewohnheiten der Menschen
Die Maschine verwendet diese Dinge, um Muster zu erstellen und die benötigten Ergebnisse zu finden. Zum Beispiel liefert der Satz „Ich gehe in den Park“ Informationen über:
- die Handlung, und jedes Mal, wenn diese Handlung erwähnt wird, wird die Maschine die Wortkombination „ich gehe“ verwenden.
- den Ort namens „Park“, der je nach Situation durch ein anderes Wort ersetzt werden könnte.
Wo kann man die NLP-Methode antreffen? Es gibt einige bekannte Orte, an denen sie eingesetzt wird:
Suchmaschinen
Jedes Mal, wenn Sie etwas googeln, laden Sie Daten in die Suchmaschine hoch. Sie sucht nach zusammenhängenden Ergebnissen, und wenn Sie auf einen Link klicken, entscheidet das System, dass alles richtig gemacht wurde, und verwendet Ihre Wahl, um in Zukunft bessere Ergebnisse zu liefern.
Intelligente Chatbots
Der NLP-Algorithmus wartet im Hintergrund auf einen speziellen Auslöser, der registriert, dass Sie ihn brauchen. Der Auslöser erweckt ein Chatbot-Programm, das in Ihren Kommunikationskanal oder Ihre Website integriert ist und Sie durch die Prozesse führt.
Rechtschreibprüfung Apps
Verwenden Sie Tools wie Grammarly, um zu prüfen, ob Ihr Wortschatz in Ordnung ist? Die Rechtschreibprüfungs-Apps verfügen über riesige Datenbanken mit Wörtern, Wortkombinationen und Regeln, und wenn Sie ein Wort falsch eingeben, schlägt das NLP-System eine Korrektur vor.
Text Mining
Text Mining ist eine Unterart der globalen Data-Mining-Wissenschaft. Es handelt sich dabei um einen Bereich, der Datensuche und -abruf, Data Mining und maschinelle Lernmethoden umfasst. Heute nutzen mehr als 80 % der Unternehmen weltweit aktiv textuelle Informationen.
Und Text Mining liefert wertvolle Hinweise, wie diese ausgetauscht und verarbeitet werden können.
Text Mining extrahiert die Informationen aus Textdateien. Die automatische Analyse von Word-Dokumenten, E-Mails, Social-Media-Posts oder Webartikeln liefert die benötigten Informationen in optimierter Form.
Wenn wir uns mit quantitativen Daten beschäftigen, ist das nicht weiter kompliziert, und wir haben zahlreiche Werkzeuge und Maschinen für Berechnungen und Messungen erfunden. Text Mining bietet jedoch eine qualitative Datenanalyse. Text Mining hilft dabei, zwischen strukturierten Daten und unstrukturiertem Text zu unterscheiden.
Womit kann es Ihnen helfen?
- Extrahieren von Mustern: Text Mining analysiert eine riesige Datenmenge und hilft bei der Identifizierung von Mustern.
- Durchsicht der Literatur: Das Text-Mining-System ist in der Lage, den Text zu verarbeiten, das Thema und die Themen zu definieren, die am häufigsten verwendeten Begriffe oder die beliebtesten Themen hervorzuheben, usw.
- Testen von Konzepten: Es kann verwendet werden, um Hypothesen zu testen und sie zu bestätigen.
7 wichtige Punkte im Vergleich zwischen Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung
Im Folgenden beschreiben wir die 7 wichtigsten Unterschiede zwischen Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung:
1. Hauptziel
Das NLP-System ermöglicht es zu verstehen, welche Handlungen und Sinne sich hinter der menschlichen Sprache verbergen. Es analysiert die Semantik und die grammatikalischen Strukturen und verbessert den Arbeitsprozess. NLP hat die Fähigkeit, Text und Sprache zu erkennen. Es ist dafür verantwortlich, dass die Interaktion mit Maschinen für Menschen einfacher und bequemer wird.
Text Mining befasst sich mit der Bewertung der Textqualität. Es arbeitet sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten. Diese Art von System berücksichtigt keine semantischen Merkmale, kann aber die folgenden Aufgaben problemlos bewältigen:
- Suche nach Informationsmustern.
- Identifizierung übereinstimmender Strukturen.
2. Entwicklungsprozess
Der Entwicklungsprozess ist für jede der Methoden unterschiedlich.
Werfen Sie einen Blick auf die grundlegenden Schritte, die Sie zur Entwicklung einer NLP-Lösung unternehmen müssen:
- Definieren Sie das Problem und entscheiden Sie sich für die Art der zu analysierenden Daten.
- Analysieren Sie die qualitativen und quantitativen Merkmale des Problems.
- Erstellen Sie den Referenzkorpus.
- Führen Sie die Vorverarbeitung und das Feature Engineering durch.
- Entscheiden Sie sich für Berechnungsmethoden.
- Entwickeln Sie den Entscheidungsalgorithmus.
- Führen Sie das Modell aus, testen und verbessern Sie es.
Beim Textmining ist der Prozess fast derselbe. Allerdings benötigen Sie für die Entwicklung eines Textmining-Systems keinen Referenzkorpus.
- Überlegen und programmieren Sie die grundlegenden Merkmale.
- Entscheiden Sie sich für eine Rechentechnik.
- Verwenden Sie ein regelbasiertes oder einfaches statistisches Modell für maschinelles Lernen.
- Kümmern Sie sich um die spezielle Präsentationsschicht, auf der die Ergebnisse des Minings erscheinen.
- Lassen Sie das Modell laufen, testen Sie es und messen Sie die Systemgenauigkeit.
3. Erforderliche Tools
Technologien des maschinellen Lernens dienen als Werkzeuge für beide Methoden, aber es gibt auch einige spezifische Werkzeuge.
Um ein hochwertiges NLP-System zu erstellen, benötigen Sie:
- Kenntnisse in neuronalen Netzen und Deep Learning.
- Vertrautheit mit Toolkits wie NLTK.
Um ein Textmining-System zu entwickeln, sollten Sie mit folgenden Themen vertraut sein:
- Techniken wie Levenshtein Distance, Cosine Similarity oder Feature Hashing.
- Textverarbeitungsprogrammiersprachen wie Perl oder Python.
- Statistische Modelle.
4. Umfang der Arbeit
NLP arbeitet mit jedem Produkt der natürlichen menschlichen Kommunikation, einschließlich Text, Sprache, Bilder, Zeichen usw. Es extrahiert die semantischen Bedeutungen und analysiert die grammatischen Strukturen, die der Benutzer eingibt.
Text Mining arbeitet mit Textdokumenten. Es extrahiert die Merkmale der Dokumente und verwendet eine qualitative Analyse.
5. Erzielte Ergebnisse
NLP liefert das Verständnis der beschriebenen Gefühle, der grammatikalischen Struktur und der semantischen Bedeutung. Diese Ergebnisse ermöglichen eine nahtlose Übersetzung des Textes in andere Sprachen.
Text Mining zeigt die Beziehungen zwischen den Wörtern im Text auf. Es analysiert die Häufigkeit von Wörtern und die verwendeten Muster. Es ist eine unersetzliche Methode zur Ermittlung der statistischen Merkmale.
6. Genauigkeit der Methoden
Die Genauigkeit ist ein recht umstrittenes Thema.
Sehen wir uns ein Beispiel an: Sie versuchen, die Genauigkeit der Übersetzung eines Auszugs aus Ihrem Diplom vom Englischen ins Chinesische zu analysieren. Dazu benötigen Sie zwei Muttersprachler mit ausgezeichneten Fremdsprachenkenntnissen, die beurteilen können, ob die Übersetzung korrekt ist.
Hier liegt das Problem, das wir mit dem NLP-System haben: Wir können die Genauigkeitsmessungen noch nicht automatisieren; die menschliche Beteiligung ist erforderlich.
Die Genauigkeit von Text Mining kann mit automatisierten mathematischen Methoden gemessen werden. Es ist einfacher, seine Leistung zu bewerten, als die Genauigkeit des NLP-Systems zu analysieren.
7. Aktuelle und zukünftige Anwendungen
Der wichtigste Teil des Vergleichs zwischen Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung sind die möglichen Anwendungen.
NLP wird heute erfolgreich als Teil von Spracherkennungs- und Befragungssystemen eingesetzt. Es ist ein wesentlicher Bestandteil von Übersetzungswerkzeugen und hilft bei der Zusammenfassung und Klassifizierung von Texten.
Erinnern Sie sich an Sophia, den humanoiden Roboter? Mit einem leistungsstarken NLP-System können Sie einen Roboter bauen, der Menschen verstehen und mit ihnen in jeder Sprache interagieren kann.
Außerdem wird er ein wichtiger Bestandteil von Universalübersetzern sein. Intelligente NLP-Systeme können Titel für bestimmte Texte oder sogar ganze Texte zu einem bestimmten Thema erstellen.
Text Mining wird für SEO- und Website-Marketingzwecke nützlich sein. Es eignet sich hervorragend für kontextbezogene Werbung und Unternehmensförderung. Es kann die auf Ihrer Website veröffentlichten Inhalte anreichern und die von Ihrer Website oder Ihren Social-Media-Kanälen gesammelten Daten optimal analysieren.
Außerdem ist es gut für die Sicherheit. Ein Textmining-System ermöglicht das Herausfiltern von Spam und die Erkennung von Betrug.
Abschließender Gedanke
Sowohl die Verarbeitung natürlicher Sprache als auch Text Mining bieten die folgenden Vorteile:
- Einsparung von Zeit und Ressourcen.
- Sie sind wesentlich effizienter als menschliche Gehirne.
- Verfolgung des Informationsflusses.
- Extrahieren wertvoller Daten, etc.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist in der Lage, Sprache, Text oder sogar Bilder zu erkennen und zu verarbeiten. Sie taucht in grammatikalische und semantische Besonderheiten ein, um möglichst genaue Ergebnisse zu liefern. Sie hilft, die Bedeutung, die sich hinter der grammatikalischen Struktur verbirgt, aufzudecken.
Text Mining ermöglicht die Extraktion von Details aus den verfügbaren Daten, sowohl strukturierten als auch unstrukturierten. Es kann nicht dabei helfen, die übermittelten Informationen zu verstehen, aber es ermöglicht die Bereitstellung genauer Informationen aus dem Text.
Also, Textanalyse oder Verarbeitung natürlicher Sprache?
Um diese Frage zu beantworten, müssen Sie sich darüber klar werden, was Ihr Ziel ist. Je nachdem, welchen Zweck Sie verfolgen, können Sie die Methode wählen, die Ihren Bedürfnissen am besten entspricht. Außerdem können NLP und Text Mining zusammen eingesetzt werden. Sie ergänzen sich gegenseitig und können zusammen einen großen Nutzen bringen.
Haben Sie schon eine dieser Methoden ausprobiert? War dieser Artikel nützlich für Sie?
Wenn Sie noch Fragen haben, schreiben Sie uns, und wir werden gemeinsam Antworten finden.
