基于改进DEC的评论文本聚类算法

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摘要： 针对原始深度嵌入聚类（DEC）算法中聚类层得出的初始聚类数目和聚类中心有很强的随机性， 从而影响DEC算法效果的问题， 提出一种基于改进DEC的评论文本聚类算法， 对无类别标注的电商评论数据进行无监督聚类. 首先获得融合句子嵌入向量和主题分布向量的BERT-LDA数据集向量化表示；然后改进D（剩余19591字）

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