自然语言处理和文本挖掘之间的区别

时间:2019-04-03 22:32:36 阅读:38次

  自然语言处理和文本挖掘:发现主要差异。

  在分析非结构化数据集时,使用了一系列方法/。今天,我们将看看自然语言处理和文本挖掘之间的区别。

文本挖掘

  为了描述文本挖掘,通常称为文本分析,我喜欢牛津大学的这个定义:“检查大量书面资源以生成新信息的过程或实践。”文本挖掘的目标是发现通过将文本转换为可用于进一步分析的数据,在文本中提供相关信息。文本挖掘通过使用各种分析方法来实现这一点;自然语言处理(NLP)就是其中之一。

  尽管听起来很相似,但文本挖掘与我们大多数人习惯使用的“网络搜索”搜索版本非常不同,涉及向用户提供已知信息。相反,在文本挖掘中,主要范围是发现可能未知并隐藏在其他信息环境中的相关信息。

NLP

  自然语言处理(或NLP)是文本挖掘的一个组成部分,它执行特殊的语言分析,从根本上帮助机器“读取”文本。 NLP使用各种方法来破译人类语言中的含糊之处,包括:自动摘要,词性标注,消歧,实体提取和关系提取,以及消歧和自然语言理解和识别。

  要工作,任何自然语言处理软件都需要一致的知识库,例如详细的词库,单词词典,语言和语法规则的数据集,本体和最新实体。

  今天,NLP软件是在许多常见应用程序的背景下运行的“影子”过程,例如智能手机,翻译软件和自助电话银行应用程序中的个人助理功能。

自然语言处理和文本挖掘之间的区别

  重要的是文本挖掘和NLP在一起使用时的强大功能。可以这样想:因为我们不可能自己阅读所有信息并确定最重要的信息,所以文本挖掘应用程序(使用NLP)可以为我们做到这一点。文本挖掘工具不仅仅是一个只返回符合我们要求的源列表的搜索工具,它还可以为我们提供有关文本本身(含义等)的详细信息,并揭示数据中数百万个文档的模式。集。

文本分析和NLP示例

  文本挖掘和NLP通常用于不同目的,最常见的应用程序之一是社交媒体监控,其中对用户生成的池执行分析内容,以了解与主题相关的情绪,情绪和意识。

  专家系统的营销人员定期执行此类分析,使用Cogito进行趋势主题以展示该技术的功能。点击链接查看我们的一些IQ系列报告。

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