मैं इसे कई पुस्तकों के साथ-साथ वेब में भी मिलाता हूं। नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अलग-अलग सबसेट कहा जाता है। क्यों यह है? हम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को ध्वनि पैटर्न खिलाकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। फिर, क्या अंतर है?
जवाबों:
क्योंकि वे अलग हैं: एक दूसरे को शामिल नहीं करता है।
हां आधुनिक एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) बहुत सारे एमएल (मशीन लर्निंग) का उपयोग करता है, लेकिन यह शस्त्रागार में तकनीकों का सिर्फ एक समूह है। उदाहरण के लिए, ग्राफ सिद्धांत और खोज एल्गोरिदम का भी बहुत उपयोग किया जाता है। जैसा कि सरल पाठ प्रसंस्करण (रेगुलर एक्सप्रेशंस) है। ध्यान दें, मैंने "आधुनिक एनएलपी" भी कहा - एनएलपी के लिए सांख्यिकीय दृष्टिकोण पिछले कुछ दशकों में अपेक्षाकृत हालिया विकास है। मैं एक और अधिक औपचारिक दृष्टिकोण (उदाहरण के लिए औपचारिक व्याकरण पर आधारित) को 1960/1970 के दशक में आदर्श मान रहा था।
इसी तरह एमएल को एनएलपी का उपयोग नहीं करना पड़ता है, और आमतौर पर ऐसा नहीं होता है, हालांकि कुछ एप्लिकेशन एनएलपी तकनीकों (जैसे टेक्स्ट इनपुट को प्रोसेस करने के लिए) का उपयोग कर सकते हैं।
मुझे लगता है कि @ winwaed का जवाब काफी अच्छा है और मैं इससे सहमत हूं।
हालाँकि मैं यह भी जोड़ूंगा कि मैं कहूंगा कि एनएलपी एक विशिष्ट एप्लिकेशन क्षेत्र का हिस्सा है, जिसका नाम टेक्स्ट प्रोसेसिंग है, और इसलिए डोमेन-विशिष्ट ज्ञान का एक बहुत कुछ है जो तकनीकों के भीतर निहित है। अधिकांश भाग के लिए एमएल तकनीक सामान्य उद्देश्य है और इसे कई अलग-अलग अनुप्रयोगों में लागू किया जा सकता है, हालांकि एमएल तकनीकों का उपयोग टेक्स्ट प्रोसेसिंग में भी किया जाता है, और जैसा कि एनएलपी चिकित्सकों द्वारा भी winwaed का कहना है।
मुझे लगता है कि यह कहना अलग नहीं है "जैव सूचना विज्ञान और एमएल के बीच क्या अंतर है?"