研究者求推荐:用LLM做文本聚类的论文
一名研究者计划对约100份文档进行聚类,使流程或内容相似的文档归为一类。传统方法如K-means、凝聚层次聚类和DBSCAN效果不佳,多依赖词级或模板匹配,因此寻求基于大语言模型的文本聚类研究论文。
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一名研究者计划对约100份文档进行聚类,使流程或内容相似的文档归为一类。传统方法如K-means、凝聚层次聚类和DBSCAN效果不佳,多依赖词级或模板匹配,因此寻求基于大语言模型的文本聚类研究论文。