对预处理后的英文文本聚类

资 源 简 介

对预处理后的英文文本聚类

详 情 说 明

文本聚类是自然语言处理中的常见任务，其核心目标是将相似文档自动归类。本文介绍了一种基于统计特征的英文文本聚类流程，主要分为预处理、特征提取和聚类三个阶段。

在预处理阶段，中文文本采用中科院分词工具进行初步处理。对于英文文本，则需要进行标准化处理如大小写转换、停用词过滤等，为后续分析做好准备。

特征提取采用词频统计方法构建文档-单词矩阵，这个矩阵能够量化每个文档中词语的分布情况。随后应用TF-IDF技术对词频进行加权处理，降低常见词的权重，突出文档特异性词汇的重要性。

聚类阶段选用经典的K-means算法。该算法通过计算文档向量间的距离，将文档划分到不同的簇中。整个过程无需人工标注，能够自动发现文本集合中的潜在主题模式。

这种流程结合了传统的统计方法和机器学习技术，适用于中等规模的文本聚类任务。后续优化方向可以考虑引入词向量表示或尝试其他聚类算法如层次聚类等。