15、文本聚类、分类、相似度查询与摘要提取

文本聚类、分类、相似度查询与摘要提取

1. 文本聚类与分类概述

在处理大量文本时，聚类和分类是两种常用的机器学习技术。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，而是尝试将文档分组，使得同一组内的文档相似度较高，不同组之间的文档相似度较低。然而，当文档数量较多时，聚类可能不是最佳方法，因为难以看清文档之间的关系以及聚类所代表的含义。对于较小的语料库，聚类可能会更有用。

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。在开始任何机器学习流程之前，确保文本经过清理和向量化是很重要的。我们可以根据需要调整步骤，以达到所需的准确性或性能。

2. 文本分类方法

我们将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，以便在高维空间中找到一个最优的超平面来分隔不同的类别。核函数是一种数学函数，用于帮助我们转换维度空间。
- 朴素贝叶斯分类器 ：朴素贝叶斯分类器应用贝叶斯定理，并假设每对特征之间相互独立，以此来预测文档可能所属的类别。实际上，独立性通常是一种假设，当这种假设不成立时，就被称为“朴素”。我们使用标签来计算文档属于某个类别的先验概率，本质上是尝试找出哪些词可以预测哪个类别。

以下是使用这两种分类器的代码示例：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB