第十三章：文本聚类应用实战

第十三章：文本聚类应用实战

1. 背景介绍

文本聚类作为自然语言处理 (NLP) 中的关键技术之一，在信息检索、主题发现、客户细分等领域发挥着重要作用。它能够将大量文本数据按照语义相似性进行分组，帮助我们从海量信息中提取有价值的知识和洞察。本章将深入探讨文本聚类的应用实战，涵盖核心概念、算法原理、代码实现以及实际应用场景等方面。

1.1 文本聚类的意义

随着互联网的快速发展，文本数据呈爆炸式增长。如何有效地组织和理解这些海量文本信息成为一项重要挑战。文本聚类技术能够将相似的文本归为一组，帮助我们：

• 发现隐藏主题: 从大量文本中自动识别出主要话题和讨论内容。
• 信息检索: 提高信息检索的效率和准确性，例如搜索引擎中的结果聚类。
• 客户细分: 根据客户的文本数据（如评论、反馈）进行分组，以便进行精准营销和个性化推荐。
• 舆情分析: 识别公众对特定事件或话题的情感倾向和观点分布。

1.2 文本聚类的挑战

文本聚类也面临一些挑战，例如：

• 高维稀疏性: 文本数据通常以高维向量表示&