作者：禅与计算机程序设计艺术
近年来随着人工智能技术的飞速发展，在网络、语音、图像等领域都取得了重大突破。但这些技术所带来的价值主要体现在数据分析方面，而数据分析中的一项重要任务就是文本聚类，即将相似的文档归于同一个组或类别。传统的文本聚类方法一般依赖于比较词频、句法、统计模式等特征，但这些方法往往忽略了文档内部的语义信息，导致结果偏离实际情况。因此，人们提出了深度学习方法来解决这一问题，并在此基础上提高文本聚类的效果。
本文将介绍一种基于深度学习的文本聚类技术——Hierarchical Hierarchical Clustering(HHC)，其优点如下：
- 它可以处理多模态、多级结构的文档，既可以对文本进行语言模型建模，还可以考虑图像、声音、视频等其他模态；
- 它通过自动化的层次化聚类过程，可以在较低的用户难度下生成较精确的分类结果；
- 它能够有效地利用文档之间的复杂关系，使得各类别间的距离更加合理。
具体来说，HHC首先采用词嵌入（word embedding）的方法对文档进行编码，再进行层次化聚类，即将文档划分成若干个层次的类别，每一层中包含相同的主题或意识形态。这种层次化的聚类能够根据文档之间的共性和关联关系，将相似的文档归于同一类，从而达到提升分类准确率的目的。实验表明，HHC方法能够显著提升聚类效果，尤其是在处理高度多样化的、复杂的语料时。
2.基本概念术语说明
2.1 词嵌入（Word Embedding）
词嵌入是一种用于表示文档或句子的向量表示方式，每个单词对应