文本聚类

最新推荐文章于 2025-09-13 23:06:41 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/eastcowboy/archive/2009/08/18/1549323.html
本文详细介绍了几种常用的聚类算法，并提供了直观的解释和应用案例，适合初学者了解聚类算法的基本原理及其在实际问题中的使用。
基于深度学习的文本聚类
AI天才研究院
09-23 889
在当今数字化时代，文本数据无处不在，从社交媒体帖子、新闻文章、用户评论到专业报告，海量的信息充斥着我们的生活。然而，面对如此庞大的文本数据集，人工进行分类和分析既耗时又容易出错。因此，寻求自动化的方法来组织和理解文本信息变得至关重要。文本聚类作为自然语言处理领域的一项重要技术，旨在将具有相似特征或主题的文本归为同一类别，从而实现数据的高效管理和洞察发现。文本预处理：清洗文本、去除噪声、分词等。特征提取。
KMeans文本聚类：将文本数据分组
AI天才研究院
05-20 1517
K-Means文本聚类：将文本数据分组 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 文本聚类的重要性 在当今大数据时代,海量的文本数据正以前所未有的速度增长。如何从这些文本数据中挖掘出有价值的信息,成为了一个
第5章 文本聚类与主题建模
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04-18 7万+
尽管近年来像分类这样的监督技术在行业中占据主导地位，但文本聚类等无监督技术的潜力仍不可小觑。文本聚类的目标是根据语义内容、含义和关系对相似文本进行分组。由语义相似文档形成的聚类结果不仅能够高效地对大量非结构化文本进行分类，还为快速探索性数据分析提供了可能。
文本聚类 java_【Java】文本聚类
weixin_39973518的博客
02-18 571
【Java】文本聚类前言：由于接到一个任务，大概是对回复内容的质量进行评估(有点类似于情感分类)，由于这种分类，没有定性的指标，只能认为规定 好——坏 之间的几个梯度指标，但由于有些回复的内容过长，人工打标签的时候不方便，我就想着使用 主题抽取模型抽取长文本转化为短文本，再利用 文本聚类 的方法，把相似的文本存放到一起准备工作由于需要处理表格数据，这里我用到了java的 poi 框架安装：由于我是...
文本聚类！
ASS-ASH的博客
08-29 1万+
目录 第10章 文本聚类 10.1 概述 10.2 文档的特征提取 10.3 k均值算法 10.4 重复二分聚类算法 10.5 标准化评测 10.6 总结 第10章 文本聚类 上一章我们在字符、词语和句子的层级上应用了一些无监督学习方法。这些方法可以自动发现字符与字符、词语与词语、乃至句子与句子之间的联系，而不需要标注语料。同样，在文档层级上，无监督方法也可以在缺乏标注数据的条件下自动找出文档与文档之间的关联。 正所谓物以类聚，人以群分。人类获取并积累信息时常常需要整理数据，将相..
文本聚类与分类
锴笑口常开的博客
06-06 2150
文本聚类与文本分类
文本聚类算法总结
哈哈儿 博客
03-01 1万+
一、文本聚类定义 文本聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段。 二、算法分类 1、划分法（基于划分的聚类算法） 给定一个有N个元组或者纪录...
python文本聚类dbscan_文本挖掘之文本聚类（DBSCAN）
weixin_39993623的博客
12-09 1333
简介鉴于基于划分的文本聚类方法只能识别球形的聚类，因此本文对基于密度的文本聚类算法展开研究。DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种典型的基于密度的聚类方法，可以找出形状不规则的聚类，而且聚类时无需事先知道聚类的个数。基本概念DBSCAN算法中有两个核心参数：Eps和MinPts(文献与程序中经常使...
Python使用K-means实现文本聚类
cz285933169的专栏
11-02 1149
最近遇到了这样一个需求，将N个文本内容聚类成若干个主题词团，减少人工分析文本和分类文本的工作量。实现思路是使用K-means算法通过高频词对文本内容进行聚类，K-means算法实现原理简单易于理解，缺点是词与词之间的顺序性和相互关系不能在分类中得到体现。
【项目实战】Python基于KMeans算法进行文本聚类项目实战
02-14
在本项目实战中，我们将深入探讨如何利用Python和KMeans算法进行文本聚类。文本聚类是无监督学习的一种应用，旨在将相似的文本分组到一起，无需预先指定类别。这个项目涵盖了从数据获取、预处理到模型构建的全过程，...
中文文本聚类-基于BIRCH+DBSCAN+KMeans实现的中文文本聚类算法-附项目源码-优质项目实战.zip
10-20
在数据挖掘与自然语言处理领域中，文本聚类技术一直是研究的重点与难点之一。文本聚类通过将文本数据集划分为若干个具有相似属性或特征的簇，以实现对大规模文本数据的组织和结构化。在中文文本聚类任务中，由于中文...
包含KMeans、DBSCAN、LDA和Single_Pass的文本聚类算法程序（python实现）课设
06-14
包含KMeans、DBSCAN、LDA和Single_Pass的文本聚类算法程序（python实现）。 详细信息： 基于KMeans的无监督中文文本聚类 基于DBSCAN的无监督中文文本聚类 基于LDA的无监督文本聚类 基于single pass 策略进行聚类，不...
K-Means文本聚类python实现
12-17
文本聚类是机器学习领域的一种无监督学习方法，主要用于对大量文本数据进行分类，而无需预先知道具体的类别信息。在本案例中，我们将探讨如何使用Python实现K-Means算法来对文本数据进行聚类。K-Means是一种简单且...
【完整源码+数据集+部署教程】交通工具图像分割系统： yolov8-seg-C2f-RFCAConv
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weixin_43860634的博客
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【完整源码+数据集+部署教程】交通工具图像分割系统： yolov8-seg-C2f-RFCAConv
MOSS-TTSD: 文本对话式语音克隆
m0_72580657的博客
09-10 1762
MOSS-TTSD是一款突破性的对话语音生成系统，专为提升人机交互体验而设计。基于Qwen3-1.7B-base模型优化，它支持中英双语，实现零样本音色克隆和长达960秒的连续语音生成。核心创新包括XY-Tokenizer（1kbps低比特率编码）和对话语境建模技术，经过110万小时语音数据训练。性能评估显示其词错误率低至1.90%，媲美顶尖模型。适用于播客、直播、教育等多种场景，提供本地部署方案。目前支持双人对话克隆，多人对话功能正在开发中。
大模型应用开发八股
weixin_58493933的博客
09-10 766
多智能体系统指的是。
MiniMax - 稀宇科技推出的AI智能助手
qq_27346503的博客
09-12 681
如果你需要的是一个强大的 “数字员工” 来帮你处理各种创造性或重复性的工作，MiniMax 绝对是一个值得优先考虑的选择。MiniMax（上海稀宇科技）可不是个简单的聊天机器人，而是全球领先的 AI 技术公司，专攻万亿参数 MoE 架构，一手包办文本、语音、视频、音乐生成，堪称多模态全能选手。它既能陪你闲聊解闷，又能帮你写代码、做视频、分析股票，甚至一键生成完整可上线的 Web 应用，目标是让每个人都能零门槛用上 AI 超能力。⭐⭐⭐⭐⭐ (文、图、音、视频、音乐)⭐⭐⭐⭐ (GPTs, 自定义功能强)
语义平滑文本聚类方法
"本文主要探讨了一种用于文本聚类的新方法——语义平滑向量空间模型(Semantic Smoothing Vector Space Model, S-VSM)。这种方法通过利用词与词之间的语义相关性来平滑文本相似度和文档表示，以期提升文本聚类的效果...
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