文本聚类在自动文摘中的应用研究

资 源 简 介

文本聚类在自动文摘中的应用研究

详 情 说 明

文本聚类作为无监督学习的重要技术，在自动文摘领域展现出独特的应用价值。该方法通过将相似文档归并到相同簇中，为后续摘要生成提供结构化输入。

典型应用流程包含三个关键环节：首先进行文本向量化，采用TF-IDF或词嵌入技术将文档转化为数值特征；接着通过PCA或t-SNE等方法降维处理；最后运用K-means或层次聚类等算法对文档分组。这种无监督方式特别适合处理海量未标注数据。

在自动文摘场景中，聚类结果可直接指导摘要生成。同一簇内的文档共享相似主题，系统可优先提取簇中心文档的关键句，或融合多篇文档的公共信息。相比单文档摘要，基于聚类的摘要方法能更好地覆盖多样主题，避免信息冗余。

该技术的优势在于不依赖标注数据，且能发现潜在主题关系。但面临特征稀疏、聚类数目确定等挑战，常需要结合语义相似度计算等技术提升效果。