【摘 要】
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文本聚类能在大量复杂的文本中精确有效地挖掘有用的信息，因此成为信息处理领域的一个研究热点。随着神经网络在自然语言处理领域研究的深入，该项技术被广泛应用于文本聚类。鉴于此，笔者探讨了基于神经网络的文本聚类，并以卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和词向量模型（Wordto Vector,Word2Vec）在文本聚类中的应用为例进行分析，以期为今后的研究工作
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文本聚类能在大量复杂的文本中精确有效地挖掘有用的信息，因此成为信息处理领域的一个研究热点。随着神经网络在自然语言处理领域研究的深入，该项技术被广泛应用于文本聚类。鉴于此，笔者探讨了基于神经网络的文本聚类，并以卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和词向量模型（Wordto Vector,Word2Vec）在文本聚类中的应用为例进行分析，以期为今后的研究工作提供帮助。
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