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!