AI技术让文档智能识别与聚类的过程，可以归纳为以下几个关键步骤： 一、文档智能识别 文字识别（OCR）： 利用光学字符识别（OCR）技术，AI能够识别扫描件、图片或PDF文档中的文字。

OCR技术通过图像处理和模式识别算法，将图像中的文字转换成可编辑和检索的文本格式。

文档解析与结构化： AI进一步解析识别的文本，提取关键信息，如标题、段落、表格等。

通过自然语言处理技术，对文本进行分词、词性标注等处理，为后续的智能处理打下基础。

二、文档智能聚类 特征提取： 在聚类之前，需要对文档进行特征提取。

这通常涉及将文本转换为数值向量表示，如使用TF-IDF、Word2Vec或BERT等方法。

这些向量表示捕捉了文档中的语义信息，是聚类算法的基础。

聚类算法应用： 聚类算法，如K-均值聚类、DBSCAN或层次聚类等，被应用于提取的特征向量。

这些算法根据向量之间的相似性将文档分组，形成不同的聚类。

聚类结果评估与优化： 对聚类结果进行评估，通常使用轮廓系数、Davies-Bouldin指数等指标。

根据评估结果，可以调整聚类算法的参数或尝试不同的算法以优化聚类效果。

三、技术应用与实例 在实际应用中，科技巨头如百度、阿里、华为和腾讯等提供了文档智能识别和聚类的开放接口，方便开发者集成和使用。

例如，百度的OCR文字识别接口可以识别多种语言和格式的文档图像，并将其转换为文本数据；同时，这些平台也提供了文档分类和聚类的功能，支持自定义分类器，以满足不同场景的需求。

综上所述，AI技术通过OCR实现文档的智能识别，再通过特征提取和聚类算法完成文档的智能聚类。

这些技术在文档管理、信息检索和知识发现等领域具有广泛应用前景。