基于单词超团的文本聚类算法的任务书.docx

基于单词超团的文本聚类算法的任务书
任务描述：
本文本聚类算法的任务是基于单词超团的算法，将文本中的数据进行自动分类和聚合。算法的主要目标是将相似的文本聚在一起，以便更容易地对它们进行分析。
任务要求：
1.实现单词超团算法
2.将算法应用于一个数据集，可以自由选择一个数据集，但需要提供该数据集和程序代码
3.设计评估指标，对数据集进行评估，并给出结果分析和结论
4.可视化聚类结果
算法要求：
1.算法可以使用Python或者其他的语言进行实现
2.在算法实现中，必须对每个单词进行向量表示
3.使用聚类算法将单词聚集成超级单词
4.使用超级单词进行聚类
评估指标：
1.每个聚类的内部相似度
2.每个聚类的外部相似度
3.算法的准确性和效率
任务提交：
1.实现代码和文本数据集
2.结果分析和结论
3.可视化聚类结果
4.任务报告文档
备注：
单词超团是一种新颖的聚类算法，它通过将文本中的单词聚集成一组超级单词来实现文本聚类。通过这种方式，算法可以将相似的文本聚在一起，以便更容易地对它们进行分析。