Modelli linguistici di grandi dimensioni pratici

Capitolo 5. Clustering del testo e modellazione degli argomenti

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Sebbene le tecniche supervisionate di, come la classificazione, abbiano regnato sovrane negli ultimi anni nel settore, il potenziale delle tecniche non supervisionate, come il clustering del testo, non può essere sottovalutato.

Il raggruppamento di testi mira a raggruppare testi simili in base al loro contenuto semantico, al loro significato e alle loro relazioni. Come illustrato nella Figura 5-1, i cluster di documenti semanticamente simili che ne derivano non solo facilitano la categorizzazione efficiente di grandi volumi di testo non strutturato, ma consentono anche una rapida analisi esplorativa dei dati.

Figura 5-1. Raggruppamento di dati testuali non strutturati.

La recente evoluzione dei modelli linguistici, che consentono rappresentazioni contestuali e semantiche del testo, ha migliorato l'efficacia del clustering testuale. Il linguaggio è molto più di un insieme di parole e i recenti modelli linguistici hanno dimostrato di essere in grado di catturare questa nozione. Il clustering del testo, svincolato dalla supervisione, consente soluzioni creative e applicazioni diverse, come la ricerca di outlier, l'accelerazione dell'etichettatura e l'individuazione di dati etichettati ...