嵌入 (Embeddings) 是文本的数值表示，可以捕获语义含义，使算法能够有效地处理和比较文档。在文档聚类中，嵌入将原始文本转换为高维空间中的密集向量，其中相似的文档彼此靠得更近。 这种转换允许聚类算法根据语义相似性而不是表面特征（如关键字重叠）对文档进行分组。 例如，一篇关于“机器学习应用”的文档和另一篇关于“医疗保健中的人工智能”的文档可能具有不同的词汇，但具有概念上的相似性，嵌入可以捕获这些相似性。 Word2Vec、GloVe 或基于 Transformer 的模型（例如，BERT）等工具通常用于生成这些嵌入，具体取决于计算成本和准确性之间所需的平衡。
生成嵌入后，诸如 K-means、层次聚类或 DBSCAN 之类的聚类算法通过分析它们的向量距离来对文档进行分组。 例如，K-means 通过最小化向量和聚类质心之间的距离将文档划分为预定义数量的聚类。 另一方面，DBSCAN 根据密度识别聚类，这对于具有不同聚类大小或噪声的数据集很有用。 算法的选择取决于数据集大小和对可解释性的需求等因素。 例如，处理客户支持工单的开发人员可能会使用 BERT 嵌入和 K-means 将工单分组到“计费问题”或“技术错误”等类别中。 聚类的质量在很大程度上取决于嵌入表示语义关系的能力，这使得诸如分词和停用词删除之类的预处理步骤至关重要。
聚类之后，开发人员使用轮廓系数等指标分析结果，或使用 t-SNE 等技术可视化聚类以验证其有效性。 例如，新闻聚合器可以使用嵌入来聚类文章，以将来自不同来源的关于类似事件的故事分组。 调整嵌入模型的参数或试验归一化（例如，L2 归一化）等调整可以改善结果。 挑战包括有效处理大型数据集 - 诸如 FAISS 之类的相似性搜索近似可以加快聚类速度。 当使用诸如 LASER 之类的多语言模型时，嵌入还可以实现跨语言聚类。 最终，嵌入将复杂的文本数据简化为标准聚类算法可以处理的形式，使其对于主题建模、推荐系统或组织大型文档存储库等任务至关重要。