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如何使用Python或R对大型文本语料库(如职位列表)进行聚类?
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<p>我有一个文本语料库——从网络上提取的工作标签列表。列表非常干净,存储为一列CSV文件,其中标题按行列出</p> <p>我尝试过使用TF-IDF和亲和传播的方法,但这会遇到内存问题。我尝试使用<code>word2vec</code>然后应用一个聚类算法来实现这一点,但没有显示出令人满意的结果。对大约75k个职位的数据集进行聚类的最有效方法是什么</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用诸如<code>gensim.models.word2vec</code>之类的单词级嵌入对标题进行特征化,然后使用<code>sklearn.cluster.DBSCAN</code>。如果不查看数据集,很难给出更具体的建议</p>
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