 Expliquez la différence entre la classification de texte et le regroupement de texte.
La classification de texte est une méthode d'apprentissage supervisé qui nécessite des données de formation étiquetées et implique des tâches de classification telles que l'analyse des sentiments et la détection de spam, où la sortie est une étiquette de classe telle que positive, négative ou neutre pour l'analyse des sentiments, ou spam et non-spam pour détection de spam. \n\nLe clustering de texte, en revanche, est une approche d'apprentissage non supervisé qui ne repose pas sur des données d'apprentissage étiquetées. C'est un processus où les documents sont regroupés en collections ou en groupes en fonction de leur similarité. Le regroupement peut aider à réduire la dimensionnalité d'un grand ensemble de données, à mieux comprendre une collection de documents en voyant quels documents sont similaires ou à découvrir des structures et des sujets au sein d'un groupe de documents. Contrairement à la classification de texte, la sortie du processus de clustering est un ensemble de clusters où chaque cluster contient des documents similaires.