大家好，我正在进行一个项目，需要根据论文的标题将研究论文分类到相应的领域。例如，如果标题中出现“计算机网络”这个短语，那么这篇论文应该被标记为与“计算机网络”概念相关。我有300万篇研究论文的标题。所以我想知道我应该如何开始。我尝试使用tf-idf但没有得到实际结果。有人知道可以轻松完成这项任务的库吗？请推荐一个。我将不胜感激。
回答：
如果你事先不知道类别，那么这不是分类，而是聚类。基本上，你需要做以下几步：
- 选择算法。
- 选择和提取特征。
- 将算法应用于特征。
相当简单。你只需要选择最适合你的情况的算法和特征组合。
在谈到聚类时，有几种流行的选择。K-means被认为是最好的之一，并且有大量的实现，即使是在非专门的机器学习库中。另一个流行的选择是期望最大化（EM）算法。然而，这两者都需要对类别数量进行初步猜测。如果你甚至无法大致预测类别数量，其他算法——如层次聚类或DBSCAN——可能更适合你（参见这里的讨论）。
至于特征，通常情况下，单词本身对于按主题进行聚类效果很好。只需分词你的文本，标准化并向量化单词（如果你不知道这些是什么意思，请参见这里）。
一些有用的链接：
注意：本回答中的所有链接都是关于Python的，因为它有非常强大且方便的工具来完成这类任务，但如果你有其他偏好的语言，你很可能也能找到类似的库。
