PYTHON КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ТЕКСТОВ

Python предоставляет множество инструментов для кластеризации текстов, которые используются для группировки документов на основе структурных и лингвистических сходств. Одним из наиболее популярных методов кластеризации является алгоритм K-средних (K-means).

Кластеризация текстов может быть полезной для автоматической категоризации новостных статей, сбора клиентских обращений или анализа социальных медиа.

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
import numpy as np
import string
def preprocess_text(text):
text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
text = text.lower()
return text
# Пример входных данных
documents = ["Python кластеризация текстов это интересно",
"Кластеризация текстов на Python",
"Машинное обучение и кластеризация текстов"]
# Препроцессинг документов
documents = list(map(preprocess_text, documents))
# Получение TF-IDF представления текста
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(documents)
# Кластеризация методом K-средних
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(tfidf_matrix)
clusters = kmeans.labels_.tolist()
# Генерация отчета
report = pd.DataFrame({'document': documents, 'cluster': clusters})
print(report)

В результате выполнения кода мы получим отчет, в котором каждый документ будет отнесен к одному из двух кластеров, определенных алгоритмом K-средних.

Антон Кленицкий: Кластеризация коротких текстов

NLP обработка текста, решение задачи классификации твитов - «Школа Больших Данных» Москва

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ ДЛЯ НОВИЧКОВ на Python. Метод k-средних или k-means ПРОСТО!

Многоклассовая классификация текста на Python

102 Как научить нейросеть генерировать стихи — Илья Гусев

Классификация текста: быстрые методы решения популярной задачи / Павел Калайдин

BLGPG-C0931B022A1C-24-11-23-20

Новые материалы: