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跨语言的互联网文本信息在中国多个民族构成中非常普遍,但当前文本聚类模型主要针对单一语言,跨语言文本挖掘的研究较少。群体智能算法具有自组织、启发式、自适应和鲁棒性的特点,提出一种基于群体智能的跨语言网络舆情文本聚类模型SI-Cluster(swarm-intelligence-based text clustering model),应用3种优化策略。梯度下降法弱化智能体拾取文本的能力,避免陷入局部最优解,添加信息素引导智能体移动并有效避免信息素挥发过快的问题,智能体从当前位置选择下一位置考虑信息素感应浓度