15、文本聚类、分类、相似度查询与摘要

文本聚类、分类、相似度查询与摘要

1. 文本聚类与分类概述

在处理文本数据时，聚类和分类是两种重要的机器学习应用。聚类是一种无监督学习算法，在聚类过程中，我们不使用文档的标签信息，而是尝试根据文档之间的相似性将它们分组。不过，在某些情况下，由于文档数量的原因，聚类可能不是最佳方法。例如，当文档数量过多时，很难看清文档之间的关系以及聚类所代表的含义。此时，尝试对较小的语料库进行聚类可能会更方便。

分类则是一种监督学习算法。在分类问题中，我们知道要将文档或数据点分配到哪些类别中，并使用这些标签信息来训练模型。与聚类相比，分类更注重提高预测正确类别的准确率或成功率。

在将文本输入到任何机器学习管道之前，确保文本被清理和向量化是非常重要的。我们可以根据需要调整处理步骤，直到获得满意的准确性或性能。

2. 文本分类方法

我们可以使用朴素贝叶斯分类器和支持向量机（SVM）分类器来进行文本分类任务。

• 支持向量机（SVM） ：SVM 通过使用核函数来转换输入空间，以便我们能最好地绘制一条线（在文本处理的高维情况下是一个平面）来分隔不同的类别。核函数是帮助我们转换维度空间的数学函数。
• 朴素贝叶斯分类器 ：朴素贝叶斯分类器通过应用贝叶斯定理，并假设每对特征之间相互独立，来预测文档可能所属的类别。这里的“朴素”是指通常假设特征之间相互独立，当这种假设不成立时，就称为“朴素”情况。我们使用标签来计算文档属于某个类别的先验概率，本质上是试图找出哪些单词可以预测哪个类别。

以下是使用这两种分类器的代