Мәтінге тағайындап, жауабыңызды анықтаңыз. Мәтінді кластерлеу тәсілінде жазыңыз. 7-шы сұрақ тек кластермен!

Предмет вопроса: Кластеризация текста

Объяснение: Кластеризация текста - это метод машинного обучения, который позволяет разделить набор текстовых документов на группы (кластеры) на основе их сходства.

Процесс кластеризации текста включает несколько шагов. Сначала необходимо предобработать тексты, то есть удалить стоп-слова (часто встречающиеся слова, которые не несут смысловой нагрузки) и привести текст к нормальной форме. Затем строится матрица TF-IDF для каждого документа, где каждое слово представляется числом, отражающим его важность. После этого применяется алгоритм кластеризации, например, K-means или иерархическая кластеризация, чтобы разделить документы на группы.

Пример использования: Предположим, у нас есть коллекция новостных статей о спорте. Мы хотим кластеризовать эти статьи по схожести. Мы применяем предобработку и вычисляем матрицу TF-IDF для каждого документа. Затем применяем алгоритм K-means и получаем, например, 3 кластера. В первом кластере собираются статьи о футболе, во втором - о теннисе, а в третьем - о баскетболе.

Совет: Для лучшего понимания и освоения метода кластеризации текста рекомендуется изучить основы естественного языка и принципы работы алгоритмов машинного обучения, используемых в данной задаче.

Упражнение: Вам предлагается набор новостных заголовков. Произведите кластеризацию этих заголовков на основе семантической схожести и определите, сколько кластеров получилось.