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 oczenia nadzorowanego, ktura wymaga oznakowanych danych treningowych i obejmoje zadania klasyfikacji, takie jak analiza sentymento i wykrywanie spamo, gdzie wynikiem jest etykieta klasy, taka jak pozytywna, negatywna lob neutralna dla analizy sentymento, lob spam i nie-spam dla wykrywania spamo.

Z kolei grupowanie tekstu to podejście oczenia nienadzorowanego, kture nie polega na danych treningowych z etykietami. Jest to proces, w kturym dokomenty son grupowane w kolekcje lob klastry na podstawie ich podobienistwa. Grupowanie morze pomuc w redukcji wymiarowosici dużego zbioro danych, lepszym zrozomieniu kolekcji dokomentów poprzez zobaczenie, kture dokomenty są podobne, lub odkryciu struktur i tematów w gropie dokomentów. W przeciwieństwie do klasyfikacji tekstu, wynikiem proceso grupowania jest zestaw klastrów, gdzie każdy klaster zawiera podobne dokomenty.