Дослідження методів машинного навчання без вчителя для кластеризації текстових даних українською мовою

Abstract

Об'єкт дослідження – текстові дані українською мовою, які потребують кластеризації для подальшої організації та аналізу. Предмет дослідження – методи машинного навчання без вчителя, що використовуються для кластеризації текстових даних, зокрема алгоритми KMeans, DBSCAN, LDA та Single-Pass. Мета дослідження – розробити інструмент та оцінити ефективність методів машинного навчання без вчителя для кластеризації текстових даних українською мовою, визначити їхні переваги та недоліки, а також запропонувати рекомендації щодо їх практичного застосування.