基于深度学习的文本聚类

基于深度学习的文本聚类

关键词：深度学习，文本聚类，文本表示，特征提取，K-means，LSTM，GRU，VAE，Autoencoder

摘要： 本文将深入探讨基于深度学习的文本聚类方法。首先，我们将回顾文本聚类的背景和基本概念，然后介绍常用的文本表示与特征提取技术。接着，我们将详细讲解基于K-means的文本聚类方法，以及深度学习模型（如LSTM，GRU，VAE和Autoencoder）在文本聚类中的应用。最后，我们将分析深度学习在文本聚类中的挑战与优化策略，并分享一些实际应用案例。

目录

第一部分：文本聚类基础

第1章：文本聚类的概述与概念

1.1 文本聚类的背景和意义

1.2 文本聚类的目标和挑战

1.3 文本聚类的常见方法与模型