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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。
LLM-MemCluster: Empowering Large Language Models with Dynamic Memory for Text Clustering
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Text Clustering as Classification with LLMs
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Summaries as Centroids for Interpretable and Scalable Text Clustering
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k-LLMmeans: Scalable, Stable, and Interpretable Text Clustering via LLM-based Centroids
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k-LLMmeans: Summaries as Centroids for Interpretable and Scalable LLM-Based Text Clustering
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Reliable Pseudo-labeling via Optimal Transport with Attention for Short Text Clustering
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Reliable Pseudo-labeling via Optimal Transport with Attention for Short Text Clustering
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Text Clustering as Classification with LLMs
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Discriminative Representation learning via Attention-Enhanced Contrastive Learning for Short Text Clustering
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Discriminative Representation learning via Attention-Enhanced Contrastive Learning for Short Text Clustering
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Dial-In LLM: Human-Aligned Dialogue Intent Clustering with LLM-in-the-loop
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Text Clustering with Large Language Model Embeddings
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Hierarchical mixtures of Unigram models for short text clustering: the role of Beta-Liouville priors
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参考链接
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