简述角色挖掘及其两个分类

角色挖掘是指从文本数据中自动识别和抽取出其中的角色信息。它可以帮助我们更好地理解文本中的人物关系、行为以及情感等方面的信息。角色挖掘可以分为两个分类：基于监督学习的角色挖掘和基于无监督学习的角色挖掘。

基于监督学习的角色挖掘需要有标注数据进行训练，通常利用人工标注的角色信息来训练模型，然后使用该模型来自动识别文本中的角色信息。这种方法的优点是准确率较高，但是需要大量的标注数据，工作量较大。

基于无监督学习的角色挖掘则不需要标注数据，它通过对文本数据进行聚类或者图分析等方法，自动识别出文本中的角色信息。这种方法的优点是可以自动化处理大量的文本数据，但是准确率相对较低。