自然语言处理 - 潜在语义分析LSA背后的奇异值分解SVD
特征值和特征向量 \(A \mathbf{x} = \lambda \mathbf{x}\)，这里，\(A \in \mathcal{R}^{n \times n}\)，\(\mathbf{x} \ ...
原文：潜在语义分析LSA
潜在语义分析通过矢量语义空间来分析文档和词的关系。 基本假设：如果两个词多次出现在同个文档中，则两个词在语义上具有相似性。 LSA使用大量文本构成矩阵，每行表示一个词，一列表示一个文档，矩阵元素可以是词频或TF IDF，然后使奇异值分解SVD进行矩阵降维，得到原矩阵的近似，此时两个词的相似性可通过其向量cos值。 降维原因： 原始矩阵太大，降维后新矩阵是原矩阵的近似。 原始矩阵有噪音，降维也是去噪 ...
2015-11-12 12:19 0 2368 推荐指数：
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