将类似词汇分组的好策略是什么？

将类似词汇分组的好策略是使用词向量的方法。词向量是一种将词汇映射到向量的技术，它可以将相似的词汇聚集在一起，从而使得在向量空间中相似的词汇在文本中也会更加接近。使用词向量的方法有很多种，其中最常用的是Word2Vec和GloVe两种。

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，它将词汇映射到稠密向量空间中，使得相似的词汇在向量空间中距离较近。Word2Vec包括CBOW和Skip-gram两种模型，其中CBOW模型使用上下文词汇来预测目标词汇，而Skip-gram模型使用目标词汇来预测上下文词汇。

GloVe是一种基于共现矩阵的词向量表示方法，它将词汇映射到稀疏向量空间中，使得相似的词汇在向量空间中距离较近。GloVe模型通过全局统计信息来预测词向量，包括词性、词汇和共现信息。

除了使用词向量方法外，还可以使用聚类算法来将类似词汇分组。常用的聚类算法包括K-means、DBSCAN和层次聚类等。这些算法可以将文本中相似的词汇进行分组，从而更好地理解文本中的语义信息。