文本聚类综述(read)

资 源 简 介

文本聚类综述(read)

详 情 说 明

文本聚类作为自然语言处理中的经典无监督学习任务，其核心目标是将相似的文本自动归类到同一组别。不同于分类任务需要预先标注的类别，聚类完全依赖文本间的相似度自主发现潜在模式。该技术广泛应用于新闻分类、用户评论分析和文档归档等场景。

典型的文本聚类流程包含三个关键环节：首先对原始文本进行分词、去除停用词等预处理；接着通过TF-IDF或词向量等技术将文本转化为数值特征；最后选用合适的聚类算法（如K-Means、层次聚类或DBSCAN）进行分组。其中特征表示阶段对结果影响显著，近年来词嵌入和预训练模型大幅提升了语义特征的捕捉能力。

当前挑战主要存在于短文本稀疏性、多义词歧义以及跨领域适应性等方面。最新研究趋势显示，结合深度学习的混合聚类方法在效果上明显优于传统算法，但计算复杂度也随之增加。实际应用中需要根据数据规模、实时性要求和领域特性进行算法选型与调优。