詞聚類是自然語言處理中的一種技術，可以將語句中的詞匯按照其語義相似度進行聚類，從而實現對文本的分類、檢索、自動摘要等多種應用。

Python是自然語言處理中最常用的編程語言之一，其開源社區中也有許多優秀的詞聚類庫，例如Gensim、NLTK等。

# 以Gensim為例，以下是一個簡單的Python代碼實現詞聚類的過程
from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np
# 構建詞向量模型
sentences = [['I', 'love', 'you'], ['You', 'are', 'beautiful'], ['He', 'is', 'talented']]
w2v_model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
# 得到詞向量矩陣
word_vectors = np.zeros((len(w2v_model.wv.vocab), w2v_model.vector_size))
for i, word in enumerate(w2v_model.wv.vocab):
word_vectors[i] = w2v_model.wv[word]
# 完成聚類
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(word_vectors)
# 輸出聚類結果
for i, word in enumerate(w2v_model.wv.vocab):
print(word + ":", kmeans.labels_[i])

上面的代碼利用Gensim構建了一個簡單的詞向量模型，并利用KMeans算法將詞匯聚類成兩個類別。

詞聚類是自然語言處理中不可缺少的技術，它可以提高文本處理的效率和質量，并為更多深入的自然語言處理任務打下基礎。