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针对词、潜在概念、文本和主题之间的模糊关系，提出一种基于信息论的潜在概念获取与文本聚类方法，方法引入了潜在概念变量和主题变量，根据信息论中熵压缩编码理论,定义了一个全局目标函数，给出一种类似于确定性退火算法的求解算法，用以获得概念层次树以及在不同层次概念上的文本聚类结果，是一种双向软聚类方法．方法通过基于最短描述长度原则的概念选择方法，最终确定概念个数和对应的文本聚类结果．实验结果表明，所提出的方法优于基于词空间的文本聚类方法以及双向硬聚类方法．