"Spiega la differenza tra la classificazione del testo e il clustering del testo."
La classificazione del testo è un metodo di apprendimento supervisionato che richiede dati di addestramento etichettati e coinvolge compiti di classificazione come l'analisi del sentimento e la rilevazione dello spam, dove l'output è una classe come positiva, negativa o neutra per l'analisi del sentimento, o spam e non-spam per la rilevazione dello spam.

La clusterizzazione del testo, d'altra parte, è un approccio di apprendimento non supervisionato che non si basa su dati di addestramento etichettati. È un processo in cui i documenti vengono raggruppati in collezioni o cluster in base alla loro somiglianza. La clusterizzazione può aiutare a ridurre la dimensionalità di un grande dataset, a comprendere meglio una collezione di documenti vedendo quali documenti sono simili o a scoprire strutture e argomenti all'interno di un gruppo di documenti. A differenza della classificazione del testo, l'output del processo di clusterizzazione è un insieme di cluster in cui ogni cluster contiene documenti simili.