文本聚类——百度百科

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文本聚类——百度百科

详 情 说 明

文本聚类是自然语言处理领域的一项重要技术，主要用于将大量无标注文本按相似性自动归类。其核心思想是通过机器学习算法，让计算机自动发现文本间的潜在关联模式，形成有意义的类别簇。

典型处理流程包含三个关键阶段：首先是文本预处理，包括分词、去停用词等操作，将非结构化文本转化为可计算的特征；接着进行特征提取，常用TF-IDF或词向量技术将文本转化为数值向量；最后应用聚类算法（如K-means、层次聚类等）对向量空间中的文本进行分组。

该技术广泛应用于搜索引擎结果优化、新闻分类、用户评论分析等场景。相比有监督的分类方法，文本聚类的优势在于不需要预先标注训练数据，适合处理海量未知类别的文本资源。当前研究热点包括结合深度学习的语义聚类、多模态数据联合聚类等方向。