【摘 要】
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随着社交媒体的发展，短文本聚类已经变成一个非常重要的任务，但由于其长度短小，稀疏等特点，使其机具有挑战性。提出一种基于深度特征语义学习模型的垃圾短信文本聚类方法，这些模型
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随着社交媒体的发展，短文本聚类已经变成一个非常重要的任务，但由于其长度短小，稀疏等特点，使其机具有挑战性。提出一种基于深度特征语义学习模型的垃圾短信文本聚类方法，这些模型包括RNN模型，GRU模型，LSTM模型，bidirectional LSTM模型（BI—LISTM）。所做工作的创新在于第一次运用BI—LSTM模型于垃圾短信聚类研究方面。该模型达到极其可观的聚类效果，且相对于其他模型，该模型具有强大的健壮性。
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