Nlp 文本分析与自然语言处理有什么区别？

今天晚上我经历了一个艰难的夜晚，试图说服我的一位同事NLP或自然语言处理是超集，而文本分析是其中的一个子集。 充其量，两者可能是同义词，可以互换使用

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对吗？任何对这些术语是否有明确定义的边界或是否可以互换使用有明确认识的人？

自然语言处理不仅仅局限于文本。例如，语音识别和语音处理，甚至手语的视觉传达。

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简单文本分析可能不符合自然语言处理的要求。例如，您可以将正则表达式模式匹配用于基本信息提取任务，但这可能不是许多人在考虑NLP时想到的那种语言学驱动的分析。

自然语言处理更多地是关于语言和研究文本或语音的语法结构，而只是文本挖掘关注文本和一些特定的应用。

我被这篇文章弄糊涂了。请看一看并提出建议。我不同意第二段，因为我认为它是NLP的一部分。NLP并不是严格意义上的机器学习或统计过程，而是基于规则和基于学习方法的平衡。正则表达式是每个NLP专家都需要具备的一项技能。对此似乎存在一些困惑和/或争议，但自动语音识别（ASR）通常不被视为自然语言处理（NLP）的一部分。另一方面，语言技术是一个总括性术语，一方面包括语音技术（包括ASR），另一方面包括NLP，通常被认为只处理书面语言。NLP包括所有形式的语音：文本、口头、非口头（图像、视频、招牌中的符号）。文本具体指文本。在大多数情况下，从收到的大量文本、图像或视频文件中提取元数据，并提取与现有信息相关的意义或认知决策。我不同意，因为我会说你的定义更像是计算语言学的定义，而不是NLP。对我来说，NLP是这个领域更实用的一面。在行业中，我发现文本分析员和NLP工程师做的大部分工作是相同的。我认为NLP是文本分析的超集，如果你认为每一个领域都覆盖了。然而，如何使用这些术语远比在与同事交谈时如何定义它们重要得多。我要说的是，有些人使用它们就像它们是可互换的，即使从技术上讲NLP包含更多。