التمييز الدلالي غير المشرف (USS) يهدف إلى اكتشاف وتعرّف الفئات ذات المعنى دون الحاجة إلى أي تسميات. لتحقيق نجاح في التمييز الدلالي غير المشرف، يتطلب الأمر قدرتين أساسيتين: 1) ضغط المعلومات و2) قدرة التجميع. الطرق السابقة اعتمدت على تقليل أبعاد الميزات لضغط المعلومات، ومع ذلك، قد يعيق هذا النهج عملية التجميع. في هذه الورقة البحثية، نقترح إطارًا جديدًا للتمييز الدلالي غير المشرف يُدعى "التوسيع والكمية للتمييز الدلالي غير المشرف" (EQUSS)، والذي يجمع بين مزايا الفضاءات ذات الأبعاد العالية لتحقيق تجميع أفضل والكمية المنتَجة لضغط المعلومات بشكل فعال. تُظهر تجاربنا الواسعة أن EQUSS حقق نتائج رائدة على ثلاثة مقاييس معيارية. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتحليل الإنتروبيا لميزات USS، وهو الخطوة الأولى نحو فهم USS من منظور نظرية المعلومات.