Как группировка данных применяется в анализе текстовых массивов?

Группировка данных в анализе текстовых массивов применяется, например, для кластеризации текстов. cyberleninka.ru 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. cyberleninka.ru

Некоторые шаги кластеризации: cyberleninka.ru

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

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