【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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