为了实现机械手对卫星的自动装配,保证在装配过程中机械手能明确每一步的操作类型。本文主要基于对人工作业的卫星装配工艺规程文件进行文本挖掘,以装配工步内容作为短文本进行操作类型的分类。利用自然语言处理中常用的TF-IDF算法与TextRank算法提取关键字,结合基于装配工艺术语的分级加权方法,构建三种不同的词向量模型与词袋空间。最后使用K-means聚类算法,分别对上述三种方案下的聚类结果进行比较与评估。结果表明,基于装配技术术语的分级加权方案表现最好,平均准确率、召回率、F值分别为88.67%、88.71%、88.66%。基于装配技术术语的短文本聚类方法不仅能自动对复杂的操作类型进行自动分类,大大减少了人工干预,而且极大地提升了分类的准确率。