一种中文文本聚类方法的研究的综述报告

一种中文文本聚类方法的研究的综述报告中文文本聚类是一种将大量的有序或无序文本数据分成若干类别的方法，使得同类文本相似度高，而不同类别间文本的相似度低。该方法被广泛应用于各种领域，如文本分类、信息检索、

一种中文文本聚类方法的研究的综述报告 中文文本聚类是一种将大量的有序或无序文本数据分成若干类别的 方法，使得同类文本相似度高，而不同类别间文本的相似度低。该方法 被广泛应用于各种领域，如文本分类、信息检索、情感分析等。本文将 综述几种常见的中文文本聚类方法。 1. 基于传统特征提取的聚类方法 传统特征提取方法将文本转化为向量表示，常用的技术有文本预处 tf-idf 理、权重计算和特征选择等。基于特征提取的聚类方法主要包括 K-meansK-means 、层次聚类和密度聚类等。其中，算法是一种迭代算 法，通过调整质心的位置来最小化样本点与质心之间的距离。层次聚类 将数据集分为一个层次结构，划分过程中，根据两两数据的相似度，一 “” 次聚合或划分一个样本点或样本集合，直至得到对单个元素有划分 Dendrogram 后的树形结构，即树状图（）。密度聚类在传统聚类中存在 “” 的球型聚类偏差问题得到了很好的缓解。 2. 基于深度学习的聚类方法 近年来，深度学习技术在文本聚类方面取得了很好的效果。与传统 聚类方法不同，深度学习方法不需要特征工程等预处理，而是直接从原 始数据中学习特征。深度学习方法主要包括自编码器、卷积神经网络和 循环神经网络等。其中，自编码器是一种无监督的神经网络模型，可以 学习对输入进行编码和解码的函数，利用其可生成有效的文本表示。卷 积神经网络可以识别局部特征，进而获取整体特征，得到文本的表示向 量。循环神经网络主要考虑文本的时序性，在处理文本时会重点考虑前 后单词之间的关系。 3. 基于无监督生成模型的聚类方法 无监督生成模型是一种可以对原始数据建立概率模型的方法，可用 于文本聚类。该方法主要用于模拟数据生成的过程，使得生成的数据尽