档案管理中文本数据的增量多模态聚类方法

摘要

随着现代档案管理数据量的不断增长,有效地对档案文本进行聚类划分能够提升档案分类和检索的效率。文中提出2种增量多模态文本数据聚类方法,通过对文本内容进行多视角分析,融合挖掘文本的潜在主题特征,提升文本聚类的准确性。此外,设计文本聚类多模态增量学习模型,提升海量、动态文本划分的效率。在文本数据集上的实验结果表明,文中提出的增量多模态文本聚类方法优于单模态和多模态聚类算法,能够对文本数据进行有效划分。