Por que o Natural Language Processing não se enquadra no domínio Machine Learning? [fechadas]


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Eu o encontro em muitos livros e também na web. Diz-se que o processamento de linguagem natural e o aprendizado de máquina são diferentes subconjuntos da inteligência artificial. Por que é isso? Podemos obter resultados do Processamento de linguagem natural alimentando padrões de som com algoritmos de aprendizado de máquina. Então, qual é a diferença?

Respostas:


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Porque eles são diferentes: um não inclui o outro.

Sim, a moderna PNL (Natural Language Processing) utiliza muito ML (Machine Learning), mas esse é apenas um grupo de técnicas no arsenal. Por exemplo, a teoria dos grafos e os algoritmos de busca também são muito usados. Como é o processamento de texto simples (expressões regulares). Note que eu também disse "PNL moderna" - a abordagem estatística da PNL é um desenvolvimento relativamente recente nas últimas décadas. Entendo que uma abordagem mais formal (por exemplo, com base na análise de gramáticas formais) era a norma nos anos 1960/1970.

Da mesma forma, o ML não precisa usar a PNL, e geralmente não, embora alguns aplicativos possam usar técnicas da PNL (por exemplo, para processar a entrada de texto).


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Acho que a resposta do @ winwaed resume muito bem, e eu concordo.

No entanto, eu também acrescentaria que diria que a PNL faz parte de uma área de aplicação específica, ou seja, processamento de texto e, portanto, há muito conhecimento específico de domínio contido nas técnicas utilizadas. Na maioria das vezes, as técnicas de ML são de uso geral e podem ser aplicadas em muitas aplicações diferentes, embora as técnicas de ML também sejam usadas no processamento de texto e, como diz o winwaed, também pelos praticantes da PNL.

Eu acho que não é diferente de dizer "qual é a diferença entre bioinformática e ML?"

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