自然语言处理(NLP)
自然语言处理的重要性在于使计算机系统能够识别自然语言。虽然这不再是一个方便的挑战。计算机可以识别信息的结构化，如电子表格和数据库中的表格，但是人类的语言、文本和声音形成了非结构化的数据类别，对计算机来说，识别它是一个挑战，这就是为什么需要NLP的出现。
文本挖掘
其目标是从文本中提取重要的数字指数。因此，使文本内容中包含的事实可以被一系列的算法所利用。信息可以被提取出来，以得出文件中包含的摘要。它本质上是一种人工智能技术，包括处理各种文本内容文件中的信息。许多深度学习算法被用于对文本的有效评估。在这一点上，信息是以非结构化格式保存的。
文本挖掘和自然语言处理之间的区别:
| 编号 | 文本挖掘 | 自然语言处理 |
|---|---|---|
| 1 | 文本挖掘涉及将文本内容转换为数据，并进行进一步分析。 | 自然语言处理的目标是使计算机系统能够理解人类语言或文本。 |
| 2 | 为了处理数据，文本挖掘使用各种类型的工具和语言。 | 自然语言处理使用高级机器学习模型来处理数据并产生输出。 |
| 3 | 为了执行任务，文本挖掘不考虑语义分析。 | 自然语言处理考虑了语法分析和语义分析来执行任务。 |
| 4 | 文本挖掘的主要数据来源包括海量文档。 | 自然语言处理可以有多种数据来源，如标牌、语音等。 |
| 5 | 与NLP相比，可以很容易地测量系统性能和准确性。 | 在这方面，与文本挖掘相比，衡量系统性能是相当困难的。 |
| 6 | 文本挖掘不需要人工干预。 | 处理数据时，有时需要人工干预。 |
| 7 | 文本挖掘产生单词的模式和频率。 | 自然语言处理产生像语法结构的结构。 |
| 8 | 文本挖掘可以用来监测社交媒体。 | 自然语言处理可以用于网站翻译。 |
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