nlp - 情報抽出とテキストマイニングの違いは何ですか?

Question

安易に見えるかもしれません。しかし、私は混乱しています。

テキストマイニングと情報抽出の違いは何ですか?

Answer 1

情報抽出

(IE) は、構造化されていないドキュメントや半構造化されたドキュメントから構造化された情報を自動的に抽出するタスクです。ほとんどの場合、このアクティビティは、自然言語処理 (NLP) による人間の言語テキストの処理に関するものです。自動注釈や画像/オーディオ/ビデオからのコンテンツ抽出などのマルチメディア文書処理における最近の活動は、情報抽出と見なすことができます。

テキストマイニング

情報リソースの集合から、情報ニーズに関連する情報リソースを取得する活動。検索は、メタデータまたはフルテキスト インデックスに基づくことができます。

テキストマイニングは、情報検索に比べて広大な分野です。典型的なテキスト マイニング タスクには、ドキュメントの分類、ドキュメントのクラスタリング、オントロジーの構築、センチメント分析、ドキュメントの要約、情報抽出などがあります。一方、情報検索では通常、ドキュメントのクロール、解析、インデックス作成、ドキュメントの取得を扱います。

ソース

Answer 2

まず、この 2 つの重要な単語の意味を見てみましょう。

テキスト マイニングは、さまざまなテキスト リソースの自動分析による、これまで知られていなかった新しい情報の自動発見です。テキスト ソースから事実や出来事を抽出することから始めて、従来のデータ マイニングおよびデータ分析手法によってさらに調査される新しい仮説を形成できるようにします。

情報抽出は、生のテキストから隠された情報を抽出するようにマシンをトレーニングする NLP (自然言語処理) および機械学習の問題です。

その違いは次のように言えます。テキスト マイニングは、情報抽出に比べて広大な領域です。テキストマイニングは、構造化されていないテキストのパターンを探すことに関係しています。情報抽出 (IE) の関連タスクは、自然言語文書内の特定の項目を見つけることです。