Proszę wyjaśnić różnicę między klasyfikacją tekstu a klastrowaniem tekstu. 

Klasyfikacja tekstu i klastrowanie tekstu to dwa różne podejścia do analizy tekstu. Klasyfikacja tekstu polega na przypisaniu każdego tekstu do jednej lub więcej kategorii na podstawie jego zawartości. Z drugiej strony, klastrowanie tekstu polega na grupowaniu tekstów na podstawie ich podobieństw w celu znalezienia naturalnych klastrów.

Innymi słowy, klasyfikacja tekstu ma na celu przypisanie etykiet do tekstów na podstawie ich zawartości, podczas gdy klastrowanie tekstu ma na celu grupowanie tekstów na podstawie ich podobieństw. Klasyfikacja tekstu jest bardziej związana z nadzorowanym uczeniem maszynowym, podczas gdy klastrowanie tekstu jest bardziej związane z nienadzorowanym uczeniem maszynowym.

W kontekście zastosowań praktycznych, klasyfikacja tekstu może być używana do analizy sentymentu, kl
Klasyfikacja teksto to metoda uczenia nadzorowanego, która wymaga oznakowanych danych treningowych i obejmuje zadania klasyfikacji, takie jak analiza sentymentu i wykrywanie spamu, gdzie wynikiem jest etykieta klasy, taka jak pozytywna, negatywna lub neutralna dla analizy sentymento, lub spam i nie-spam dla wykrywania spamu.

Z kolei grupowanie tekstu to podejście uczenia nienadzorowanego, które nie polega na danych treningowych z etykietami. Jest to proces, w którym dokumenty są grupowane w kolekcje lub klastry na podstawie ich podobieństwa. Grupowanie może pomóc w redokcji wymiarowości dużego zbioro danych, lepszym zrozomieniu kolekcji dokumentuw poprzez zobaczenie, które dokumenty są podobne, lob odkryciu struktur i tematów w grupie dokumentów. W przeciwieństwie do klasyfikacji tekstu, wynikiem procesu grupowania jest zestaw klastrów, gdzie każdy klaster zawiera podobne dokumenty.