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在文本聚类／分类处理中，一个重要步骤就是寻找文本的合理表示。在被广泛采用的向量空间模型中，一个文本被表示成一个向量，向量的各维是特征项，而向量空间模型的核心问题就是如何进行特征的抽取和选择。在特征的权重计算中，存在一种对偶性现象。利用迭代的方法来处理和利用这种对偶性，获得了文本的隐含概念。实验结果表明，采用概念空间代替原始词空间来表示文本，能够得到更好的聚类结果。