中文文本聚类：关键技术与应用

"这篇论文探讨了基于文本内容的自动文本聚类技术，旨在高效管理和利用大量电子文本数据。作者崔再续和郭训力来自安徽大学计算机科学与技术学院，他们针对中文文本进行了预处理和聚类分析，采用TF-IDF等方法，并实现了一个系统以演示文本聚类功能。关键词包括文本预处理、TF-IDF、文本聚类和K-Means算法。论文介绍了无指导机器学习的聚类概念，强调了文本聚类在发现文档类别、减少人力成本和应对信息变化等方面的优点，并概述了现有聚类算法的主要类别。" 在这篇研究论文中，作者首先阐述了自动文本聚类的重要性，特别是在信息爆炸的时代，如何快速、有效地管理和利用大量的文本数据成为一个关键问题。文本聚类作为文本信息挖掘的核心技术之一，它的目标是通过无监督学习将文档分组，使得同一组内的文档相似度高，不同组间的相似度低。 接着，论文专注于中文文本预处理这一阶段，这是文本聚类的基础。预处理通常包括去除噪声（如标点符号、停用词）、词干提取、词形还原以及转换为向量表示等步骤，以减少无关信息并提取有意义的特征。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本表示方法，它结合了词频和逆文档频率，用于衡量一个词对于文档集合的区分度。 论文还提到了几种常见的聚类算法类型，包括划分方法（如K-Means），层次方法（如层次聚类），基于密度的方法（如DBSCAN），基于网格的方法（如BIRCH），以及基于模型的方法（如混合高斯模型）。这些算法各有优缺点，适用于不同的数据特性和应用场景。 作者设计并实现了一个系统，该系统应用了上述的预处理技术和聚类算法，展示了文本聚类的实际应用。通过这种方式，论文不仅理论性地讨论了文本聚类，还提供了实践性的解决方案。 这篇论文深入探讨了基于文本内容的自动文本聚类，强调了其在文档管理和信息检索中的价值，同时给出了实际操作的案例，对于理解和应用文本聚类技术具有很高的参考价值。