基于层次聚类的角色挖掘

基于层次聚类的角色挖掘是一种文本分析技术，用于从一组文本数据中识别并提取具有相似特征的角色。该方法通过分析文本中人物之间的关系，将人物划分为不同的类别。层次聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的样本分层次地划分为不同的簇，每个簇包含具有相似特征的样本。

在角色挖掘中，首先需要对文本进行预处理，如分词和去除停用词等。然后，可以通过提取人物名称、关键词或词性等特征来描述每个人物。接下来，使用层次聚类算法将人物分为不同的簇。在此过程中，需要选择合适的相似度度量方法和聚类算法。

最终，可以通过对聚类结果进行可视化来展示不同角色之间的关系以及他们在文本中的出现频率和重要性。这种方法可以应用于文学作品、新闻报道、社交媒体等各种文本数据，为人物分析和情节分析提供有价值的信息。