解释文本分类与文本分类之间的区别.
文本分类和文本分类是自然语言处理领域使用的两种常见技术,它们涉及组织和分类文本文件.两种技术之间存在几个关键区别.文本分类,也称为文本分类,是根据文本文档的内容分配预定义的类别或标签的过程.这通过使用机器学习算法来完成.该算法是基于标签文档的数据集进行训练.文本分类是一种监督学习技术,这意味着算法从此标签训练数据中学习并对新的,未见的数据做出预测.文本分类的例子包括电子邮件垃圾检测,产品评价的情绪分析和书籍的类型分类.另一方面,文本分类,也称为文本分类,是一种不监督的数据学习技术,它需要根据文本文档的内容分类来分类文本.与文本分类和文档分类不同,这种方法不需要基于原先定义的文件和文本的分类或标签来收集和学习.而不是基于文本和文本的组合,它需要在文本文档和文本之间建立类似的关系.在文本分类和标签之间,这种方法是基于文本和文本的组合或标签的统计.而不是基于文本和文本的组合,它需要在文本和文本之间建立类似的联系.