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NLP 中文文本聚类之无监督学习

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宿永杰
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在有监督学习方面,笔者已经讲述了基于 ML 和 DL 的中文文本分类。本场 Chat 笔者将在文本相似性度量(聚类重点会用到上一篇中各种距离的度量)的基础上,趁热打铁,在无监督学习方面,完成中文文本的聚类实战。

你将主要学习到如下内容:

  1. 无监督学习的研究现状。
  2. K-means 方法原理。
  3. DBSCAN 方法原理。
  4. NMF 方法原理。
  5. PCA 降维的原理及步骤。
  6. 实战 TF-IDF 的中文文本 K-means 聚类。
  7. 实战 Word2Vec 的中文文本 K-means 聚类。
  8. 聚类结果的可视化。
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