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论文链接：AAAI 2021
博客链接：基于对比学习的聚类工作

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现有的大部分深度聚类（Deep Clustering）需要迭代进行表示学习和聚类这两个过程。

算法过程：

1. 对样本进行表示
2. 对样本进行聚类
3. 重复1和2

缺点：

1. 一是迭代优化的过程中容易出现误差累计
2. 二是聚类过程通常采用 k-means 等需要全局相似性信息的算法，使得需要数据全部准备好后才能进行聚类，故面临不能处理在线数据的局限性

提出的新方法：

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对比学习有多火？文本聚类都被刷爆了…
上方链接是 聚类+对比学习 来更好的对文本聚类。
聚类关注高层级的语义概念，对比学习增强的语句对更关注句子级别的。