文本分类 : 在给定已知的分类体系下，根据文本特征构建有监督机器学习模型，达到识别文本类型或内容主旨的目的.文本关联 : 它是传统关联规则方法在文本挖掘上的应用，包含文档类型关联、词汇关联、实体关联等内容.文本聚类: 就是从众多的文档中把一些内容相似的文档聚为一类的技术，同类的文本相似度较大，而不同类的文本相似度较小，是一种无监督的机器学习方法.文本摘要: 就是对数据内容进行提炼与总结，以简洁、直观的摘要来概括所关注的主要内容，方便我们快速地了解与浏览内容.

以上描述的自然语言处理方法是文本聚类。正确答案是：C: 文本聚类。

专业分析：
- 文本分类（A: 文本分类）是指将文本分配到预定义的类别中，通常需要预先标注的训练数据。
- 文本关联（B: 文本关联）一般指的是发现文本之间的关联规则或关系，更多用于数据挖掘中的关联分析。
- 文本聚类（C: 文本聚类）是指将没有预定义标签的文本根据其内容相似性自动分组，目的是使同一组内的文本相似度较大，不同组间的文本相似度较小。
- 文本摘要（D: 文本摘要）是指从文本中提取出主要信息，生成简短的摘要。

根据题干描述的“将内容相似的文档聚为一类，不同类的文本相似度较小”，这正是文本聚类的典型特征。文本聚类不需要预定义的类别，而是根据文本内容的相似性自动进行分组。