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文本聚类（Text Clustering）任务则是根据文档之间的内容或主题相似度，将文档集合划分成若干个子集，每个子集内部的文档相似度较高，而子集之间的相似度较低。
Text clustering with LLM embeddings
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More Discriminative Sentence Embeddings via Semantic Graph Smoothing
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Automatic Construction of Multi-faceted User Profiles using Text Clustering and its Application to Expert Recommendation and Filtering Problems
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Goal-Driven Explainable Clustering via Language Descriptions
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Large Language Models Enable Few-Shot Clustering
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LACoS-BLOOM: Low-rank Adaptation with Contrastive objective on 8 bits Siamese-BLOOM
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Influence of various text embeddings on clustering performance in NLP
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AdapterSoup: Weight Averaging to Improve Generalization of Pretrained Language Models
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LP-SLAM: Language-Perceptive RGB-D SLAM system based on Large Language Model
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DeepLens: Interactive Out-of-distribution Data Detection in NLP Models
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ClusTop: An unsupervised and integrated text clustering and topic extraction framework
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Very Large Language Model as a Unified Methodology of Text Mining
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参考链接
父主题
自然语言处理应用研究
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