A quantidade de dados de texto gerados nos últimos anos explodiu exponencialmente desse modo, é essencial que as empresas busque formas de coletar dados textuais para descobrir padrões , identificar falhas e insights no dados para assim projetar serviços , produtos.
O que é clusterização de texto ?
A clusterização de texto é um processo de aprendizado não supervisionado usado para agrupar documentos semelhantes em categorias ou clusters. Ele é utilizado na análise de dados textuais, como na recuperação de informações, mineração de dados, análise de opinião e análise de sentenças.
Como funciona ?
A clusterização de texto geralmente começa com a representação dos documentos em um espaço de características, convertendo-os em vetores numéricos.
Fonte de imagem : Elaboração própria
Os algoritmos de clusterização são aplicados a esses vetores para identificar grupos de documentos semelhantes. Existem vários algoritmos de clusterização, incluindo o k-means, o agrupamento hierárquico e o modelo de mistura gaussiano.
Principais métodos de clusterização de texto :
K-Means: um algoritmo de clusterização iterativo que atribui documentos a um número pré-determinado de clusters, com base na similaridade de seus vetores de características.
Agrupamento Hierárquico: um algoritmo que constrói uma árvore de clusters, agrupando documentos sucessivamente em níveis mais elevados de similaridade.
Modelo de Mistura Gaussiano: um modelo probabilístico que representa cada cluster como uma distribuição normal multivariada e atribui documentos aos clusters com base na probabilidade de pertencerem a cada distribuição.
Modelo LSI (Latent Semantic Indexing): um método que utiliza a análise de singularidade latentes (LSI) para reduzir a dimensionalidade dos vetores de características dos documentos e melhorar a performance da clusterização.
Modelo de Tópico: um modelo probabilístico que representa documentos como combinações de tópicos latentes e atribui documentos a tópicos com base na probabilidade de pertencerem a cada tópico.
Referências:
LI, Xue; ZAIANE, Osmar R.; LI, Zhanhuai. Advanced data mining and applications. Springer International Publishing, 2022.