Python是一種功能強(qiáng)大的編程語(yǔ)言，是許多數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的首選語(yǔ)言之一。在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域中，Python也被用于許多任務(wù)，例如文本分類、情感分析和詞向量表示等。在本文中，我們將介紹Python中的詞語(yǔ)聚類。

import nltk
from nltk.cluster import KMeansClusterer
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["I", "love", "machine", "learning"],
["Python", "is", "my", "favorite", "language"],
["I", "am", "learning", "NLP", "with", "Python"]]
# 使用Word2Vec模型獲得句子的向量表示
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
X = model[model.wv.vocab]
# 使用KMeans算法聚類句子
kclusterer = KMeansClusterer(num_clusters=2, distance=nltk.cluster.util.cosine_distance, repeats=25)
kmeans = kclusterer.cluster(X, assign_clusters=True)
print(kmeans)
# 輸出結(jié)果: [1, 0, 1]

通過(guò)上面的代碼，我們可以看到如何使用Python中的nltk和gensim包對(duì)句子進(jìn)行聚類。在首先使用gensim的Word2Vec模型獲得句子的向量表示，然后使用nltk包中的KMeansClusterer算法對(duì)句子進(jìn)行聚類。

在機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中，詞語(yǔ)聚類是一個(gè)非常有用的技術(shù)。它可以用于文本分類、語(yǔ)義相似性分析和信息檢索等任務(wù)中。Python中的nltk和gensim包提供了方便的工具和算法來(lái)幫助我們進(jìn)行詞語(yǔ)聚類，并且它們易于使用和擴(kuò)展。