什么是文本聚类？如何用机器学习来实现文本聚类？

我想了解一下文本聚类这个概念，以及如何使用机器学习来实现文本聚类。我已经尝试过一些传统的聚类算法，但并没有得到令人满意的结果。希望能了解一下现有的机器学习算法在文本聚类中的应用。如果有相关的学习资源或者案例，希望能够分享一下。谢谢！

提问时间：2023-07-11 03:55:02 编辑时间：2023-07-11 03:55:04 提问者： 青铜古屋
  • 残月悠悠
    2

    文本聚类是将相似的文本分组到同一个类别中，不同类别的文本之间有较大的差异。机器学习可用于文本聚类，它可以通过数据学习，自行发现文本之间的相似性，从而进行聚类。 常用的机器学习算法包括k-means、层次聚类、DBSCAN等等。此外，还可以使用深度学习的方法，例如使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来分析和聚类文本。相关的学习资源包括《The Elements of Statistical Learning》、《Introduction to Information Retrieval》、Github上的相关代码等。同时，还有许多开源的文本聚类工具和平台，例如Google Cloud Machine Learning Engine。

    回答时间：2023-07-11 03:55:08
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