Memahami dan melaksanakan pengelompokan data teks
Pengkelompokan data teks ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengumpulkan teks yang serupa ke dalam satu kategori. Ia boleh menemui corak dan struktur tersembunyi dan sesuai untuk aplikasi seperti mendapatkan maklumat, klasifikasi teks dan ringkasan teks.
Idea asas pengelompokan data teks adalah untuk membahagikan set data teks kepada berbilang kategori atau kelompok berdasarkan persamaan. Setiap kelompok mengandungi sekumpulan teks dengan perkataan, topik atau semantik yang serupa. Matlamat algoritma pengelompokan adalah untuk memaksimumkan persamaan teks dalam kelompok yang sama dan untuk memaksimumkan perbezaan teks antara kelompok yang berbeza. Melalui pengelompokan, kami boleh mengelas dan menyusun data teks dengan berkesan untuk memahami dan menganalisis kandungan teks dengan lebih baik.
Berikut ialah langkah umum untuk pengelompokan data teks:
1. Kumpul dan sediakan set data
Pertama, kumpulkan set data teks yang perlu dikelompokkan. Seterusnya, data teks dipraproses dan dibersihkan, termasuk mengalih keluar tanda baca yang tidak perlu, menghentikan perkataan, nombor dan aksara khas, dan menukar semua perkataan kepada huruf kecil.
2. Pengekstrakan ciri
Seterusnya, data teks perlu ditukar kepada perwakilan vektor yang boleh diproses oleh algoritma pengelompokan. Teknik yang biasa digunakan termasuk Bag-of-Words dan Word Embedding. Model beg-of-words mewakili setiap teks sebagai vektor kekerapan perkataan, di mana setiap elemen vektor mewakili bilangan kali perkataan muncul dalam teks. Vektor perkataan ialah teknik untuk memetakan perkataan ke dalam ruang vektor berdimensi rendah, biasanya dilatih menggunakan kaedah pembelajaran mendalam.
3. Pilih algoritma pengelompokan
Memilih algoritma pengelompokan yang sesuai ialah salah satu langkah utama dalam tugas pengelompokan. Pilihan algoritma pengelompokan biasanya berdasarkan saiz, sifat dan objektif set data. Algoritma pengelompokan yang biasa digunakan termasuk pengelompokan K-means, pengelompokan hierarki, pengelompokan ketumpatan, pengelompokan spektrum, dsb.
4 Tentukan bilangan gugusan
Sebelum memulakan pengelompokan, anda perlu menentukan bilangan kumpulan yang perlu dibahagikan kepada set data teks. Ini selalunya merupakan tugas yang mencabar kerana bilangan kategori mungkin tidak diketahui. Kaedah yang biasa digunakan termasuk kaedah siku dan kaedah pekali kontur.
5. Gunakan algoritma pengelompokan
Setelah anda memilih algoritma pengelompokan yang sesuai dan bilangan kelompok, anda boleh menggunakan algoritma pada set data teks dan menjana kelompok. Algoritma pengelompokan secara berulang memperuntukkan teks ke dalam kelompok yang berbeza sehingga kriteria berhenti atau bilangan maksimum lelaran dicapai.
6 Nilaikan kesan pengelompokan
Akhir sekali, kesan pengelompokan perlu dinilai untuk menentukan kualiti algoritma pengelompokan. Penunjuk penilaian yang biasa digunakan termasuk ketulenan pengelompokan, ketepatan pengelompokan, ukuran F, dsb. Metrik ini boleh membantu menentukan sama ada pengelompokan adalah betul dan sama ada penambahbaikan diperlukan.
Perlu diingatkan bahawa pengelompokan data teks ialah teknologi perlombongan data dan perolehan maklumat yang penting, yang melibatkan pelbagai algoritma pengelompokan. Algoritma pengelompokan yang berbeza mempunyai kelebihan, kelemahan dan skop aplikasi yang berbeza Ia perlu memilih algoritma yang sesuai berdasarkan senario aplikasi tertentu.
Dalam pengelompokan data teks, algoritma pengelompokan yang biasa digunakan termasuk pengelompokan K-means, pengelompokan hierarki, pengelompokan ketumpatan, pengelompokan spektrum, dsb.
1. K-means clustering
K-means clustering ialah algoritma pengelompokan berasaskan jarak, yang membahagikan set data teks kepada gugusan K untuk meminimumkan jarak teks dalam kelompok yang sama. Idea utama algoritma ini adalah untuk terlebih dahulu memilih titik pusat rawak K, kemudian secara berulang menetapkan setiap teks ke titik tengah terdekat, dan mengemas kini titik tengah untuk meminimumkan jarak antara kelompok purata. Algoritma biasanya memerlukan bilangan kluster tertentu, jadi metrik penilaian diperlukan untuk menentukan bilangan kluster yang optimum.
2. Pengelompokan hierarki
Pengelompokan hierarki ialah algoritma pengelompokan berasaskan persamaan yang membahagikan set data teks kepada satu siri gugusan bersarang. Idea utama algoritma ini adalah untuk terlebih dahulu menganggap setiap teks sebagai gugusan, dan kemudian secara berulang menggabungkan gugusan ini menjadi gugusan yang lebih besar sehingga keadaan berhenti yang telah ditetapkan dicapai. Terdapat dua jenis algoritma pengelompokan hierarki: pengelompokan hierarki aglomeratif dan pengelompokan hierarki pembahagian. Dalam gugusan hierarki aglomeratif, setiap teks bermula sebagai gugusan yang berasingan, dan kemudian gugusan yang paling serupa digabungkan menjadi gugusan baharu sehingga semua teks tergolong dalam gugusan yang sama. Dalam kelompok hierarki pembahagian, setiap teks pada mulanya tergolong dalam kelompok besar, dan kemudian kelompok besar ini dibahagikan kepada kelompok yang lebih kecil sehingga keadaan berhenti yang telah ditetapkan dicapai.
3. Pengelompokan ketumpatan
Pengelompokan ketumpatan ialah algoritma pengelompokan berasaskan ketumpatan yang boleh menemui gugusan dengan bentuk arbitrari. Idea utama algoritma ini adalah untuk membahagikan set data teks ke kawasan ketumpatan yang berbeza, dan teks dalam setiap kawasan ketumpatan dianggap sebagai kelompok. Algoritma pengelompokan ketumpatan menggunakan kebolehcapaian ketumpatan dan ketersambungan ketumpatan untuk menentukan kelompok. Kebolehcapaian ketumpatan bermakna jarak antara teks adalah kurang daripada ambang ketumpatan tertentu, manakala ketersambungan ketumpatan bermakna teks boleh mencapai satu sama lain melalui satu siri teks yang boleh dicapai kepadatan.
4. Kelompok spektrum
Pengkelompokan spektral ialah algoritma pengelompokan berdasarkan teori graf, yang menggunakan kaedah penguraian spektrum untuk menukar set data teks kepada ruang ciri berdimensi rendah dan kemudian melakukan pengelompokan dalam ruang ini. Idea utama algoritma ini adalah untuk melihat set data teks sebagai graf, di mana setiap teks adalah nod dan tepi antara nod mewakili persamaan antara teks. Kemudian, gunakan kaedah penguraian spektrum untuk menukar graf kepada ruang ciri berdimensi rendah dan lakukan pengelompokan dalam ruang ini menggunakan pengelompokan K-means atau algoritma pengelompokan lain. Berbanding dengan algoritma pengelompokan lain, pengelompokan spektrum boleh menemui gugusan dengan bentuk arbitrari dan mempunyai toleransi yang lebih tinggi untuk hingar dan terpencil.
Ringkasnya, pengelompokan data teks ialah teknik yang mengumpulkan teks yang serupa dalam set data teks ke dalam satu kategori. Ia merupakan teknik perlombongan data dan pencarian maklumat yang penting yang boleh digunakan dalam banyak aplikasi. Langkah-langkah pengelompokan data teks termasuk mengumpul dan menyediakan set data, pengekstrakan ciri, memilih algoritma pengelompokan, menentukan bilangan kelompok, menggunakan algoritma pengelompokan dan menilai kesan pengelompokan.
Atas ialah kandungan terperinci Memahami dan melaksanakan pengelompokan data teks. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
Tinjauan tentang trend masa depan teknologi Golang dalam pembelajaran mesin
May 08, 2024 am 10:15 AM
Potensi aplikasi bahasa Go dalam bidang pembelajaran mesin adalah besar Kelebihannya ialah: Concurrency: Ia menyokong pengaturcaraan selari dan sesuai untuk operasi intensif pengiraan dalam tugas pembelajaran mesin. Kecekapan: Pengumpul sampah dan ciri bahasa memastikan kod itu cekap, walaupun semasa memproses set data yang besar. Kemudahan penggunaan: Sintaksnya ringkas, menjadikannya mudah untuk belajar dan menulis aplikasi pembelajaran mesin.
