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现在，如果我们将这个问题移植到大数据(即数百万个这样的电子邮件链)中，我想知道如何对它们进行分类或聚类。
我正在使用 Apache Spark 的 MLlib - LDA、FPgrowth 和 Kmeans(+ 大量停用词)。但我的结果看起来不正确。使用这些算法的参数只是给了我知识，但没有好的结果。我最大的问题是没有训练数据。不幸的是，我在网上看到的大多数解决方案都使用手动创建的训练数据。有什么帮助吗？
最佳答案
尝试word2vec 。您可以使用它来创建词向量或句子向量。并在它们之上进行 k 均值聚类。
如果您正在寻找嘈杂的文本数据集，可以查看
关于machine-learning - 用最少的上下文对原始文本进行情感分析和有效聚类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31799004/
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