nlp文本聚类的任务流程

NLP文本聚类的任务流程大致如下：

1. 数据预处理：将原始文本数据进行清洗、分词、去除停用词等处理，得到文本的向量表示。

2. 特征工程：选择合适的特征表示方式，如TF-IDF、Word2Vec等，将文本转化为向量的形式。

3. 聚类算法选择：选择适合的聚类算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN等。

4. 聚类模型训练：使用选择的聚类算法对特征向量进行聚类，得到聚类结果。

5. 聚类结果评估：对聚类结果进行评估，如使用Silhouette系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等评价指标。

6. 结果可视化：对聚类结果进行可视化展示，如使用t-SNE、PCA等降维算法将高维向量映射到低维空间进行可视化。

7. 聚类结果应用：将聚类结果应用到实际场景中，如文本分类、主题分析、用户画像等。