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O agrupamento de textos é uma técnica essencial na extração de textos e no processamento de linguagem natural para organizar grandes volumes de dados não estruturados em grupos com significado. Os algoritmos tradicionais de agrupamento enfrentam frequentemente desafios de escalabilidade, eficiência e precisão quando lidam com dados de texto de elevada dimensão. Este trabalho propõe uma abordagem melhorada usando a Propagação de Afinidade de Sementes Rápidas (NFAP) para melhorar o desempenho do agrupamento. Ao introduzir a seleção optimizada de sementes, o método acelera a convergência, reduz a complexidade computacional e melhora a qualidade da formação de clusters. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto atinge uma precisão e eficiência de agrupamento superiores em comparação com os métodos de propagação de afinidade padrão, tornando-o adequado para aplicações de extração de texto em grande escala.
