简述角色挖掘及其两个分类

角色挖掘是一种文本挖掘技术，其目的是从文本数据中识别出不同角色并进行分类。一般来说，角色挖掘可以分为两个分类：基于规则的角色挖掘和基于机器学习的角色挖掘。

1. 基于规则的角色挖掘：该方法是通过构建一系列规则来识别不同角色。这些规则可以是基于词语的，也可以是基于语法结构的。例如，如果文本中出现了“医生”、“护士”、“病人”等词语，那么就可以判断这是一个医疗场景，并且可以将文本中的角色分为医生、护士和病人等。

2. 基于机器学习的角色挖掘：该方法是通过训练机器学习模型来自动识别不同角色。一般来说，该方法需要先对文本进行特征提取，然后将提取的特征输入到机器学习模型中进行训练。最终，模型可以自动识别文本中的不同角色，并进行分类。例如，可以使用支持向量机（SVM）或决策树等机器学习算法来进行角色挖掘。