根据提供的评论数据 (online_reviews_texts.txt ，见资源 /data ，一行一条评论，因 此一行可以视为一个文档，行 号可以作为文档编号），读入所有文档并分词，统计词频，找 到高频词，确实特征集，为每一条评论生成向量表示，计算一下不同评论之间的距离（自定 义，如欧氏或余弦），能不能找到所有评论的“重心”或者所有评论中的代表性评论并输出 原文？除了词云外，针对多文档数据还有别的可视化方式没有？
根据提供的评论数据 (online_reviews_texts.txt ，见资源 /data ，一行一条评论，因 此一行可以视为一个文档，行 号可以作为文档编号），读入所有文档并分词，统计词频，找 到高频词，确实特征集，为每一条评论生成向量表示，计算一下不同评论之间的距离（自定 义，如欧氏或余弦），能不能找到所有评论的“重心”或者所有评论中的代表性评论并输出 原文？除了词云外，针对多文档数据还有别的可视化方式没有？