Группировка данных в анализе текстовых массивов применяется, например, для кластеризации текстов. 1 Это процесс группирования набора текстов таким образом, чтобы тексты в одной группе (или кластере) были более похожи друг на друга, чем на тексты в других кластерах. 1

Некоторые шаги кластеризации: 1

1. Предварительная обработка. 1 Включает очистку текста от шума, нормализацию текста (например, приведение к нижнему регистру), лемматизацию или стемминг. 1
2. Векторизация. 1 Преобразование текста в числовые векторы, которые могут быть обработаны алгоритмами машинного обучения. 1
3. Выбор алгоритма и настройка параметров. 1 На этом этапе исследователь выбирает алгоритм кластеризации в соответствии с требованиями задачи и настраивает его параметры (например, количество кластеров в k-means). 1
4. Кластеризация. 1 Алгоритм группирует данные на основе измерений сходства или различия между векторными представлениями текстов. 1
5. Оценка и интерпретация. 1 Оценка качества кластеров с помощью метрик, таких как силуэтный коэффициент, и интерпретация полученных кластеров для дальнейшего анализа. 1

Также для анализа текстовых данных может использоваться агрегация терминов. 2 Она позволяет увидеть распределение терминов внутри поля, например частоту употребления слов в документе или встречаемость терминов в нескольких документах. 2