Вы работаете специалистом Data Science в образовательной организации медицинского профиля. Вам поручили создать интеллектуальную систему, которая упростила бы проведение систематических обзоров. Разработанная система должна по ключевым запросам выгружать статьи из медицинской базы данных PubMed и с помощью алгоритмов искусственного интеллекта проводить кластеризацию выгруженных источников по тематикам. В основе данного алгоритма должна быть заложена технология «жатого векторного представления» (англ. Embedding). Для улучшенного восприятия материала необходимо также нарисовать график кластерного распределения выгруженных источников. Для чего в данном случае может использоваться технология эмбедингов (слов, предложений, текстов)? Какой тип нейронной сети стоит выбрать для решения данной задачи кластеризации текстов? Какой язык программирования стоит выбрать для решения этой задачи? В чем заключается отличие задачи кластеризации от задачи классификации?

Технология эмбеддингов может использоваться в данном случае для представления текстовых данных в виде числовых векторов, что позволяет использовать их в алгоритмах машинного обучения. Это позволяет улучшить качество кластеризации и обобщения данных.

Для решения задачи кластеризации текстов можно выбрать рекуррентную нейронную сеть (RNN) или сверточную нейронную сеть (CNN), которые хорошо подходят для работы с последовательными и текстовыми данными.

Для решения данной задачи рекомендуется выбрать язык программирования Python, так как он широко используется в области машинного обучения и имеет богатые библиотеки для работы с текстовыми данными, такими как TensorFlow, Keras и scikit-learn.

Отличие задачи кластеризации от задачи классификации заключается в том, что при кластеризации данные не размечены заранее на классы, и целью является группировка объектов по их сходству, в то время как при классификации данные уже размечены на классы, и целью является предсказание класса для новых данных.