LSA Latent semantic analysis，隐性语义分析 pLSA Probabilistic latent semantic analysis，概率隐性语义分析 和 LDA Latent Dirichlet allocation，隐狄利克雷分配 这三种模型都可以归类到话题模型 Topic model，或称为主题模型 中。相对于比较简单的向量空间模型，主题模型通过引入主题这个概念， ...
2017-07-26 09:13 0 4142 推荐指数：
上一篇总结了潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA），LSA主要使用了线性代数中奇异值分解的方法，但是并没有严格的概率推导，由于文本文档的维度往往很高，如果在主题聚类中单纯的使用奇异值分解计算复杂度会很高，使用概率推导可以使用一些优化迭代算法来求解 ...
LSI(Latent semantic indexing, 潜语义索引）和LSA（Latent semantic analysis,潜语义分析）这两个名字其实是一回事。我们这里称为LSA。 LSA源自问题：如何从搜索query中找到相关的文档?当我们试图通过比较词来找到相关的文本时，就很机械 ...
一、pLSA模型 1、朴素贝叶斯的分析 （1）可以胜任许多文本分类问题。（2）无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析，而非语义分析。（3）如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。（4）可以通过增加“主题”的方式，一定程度的解决 ...
https://www.jianshu.com/p/9fe0a7004560 一、简单介绍 LSA和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系 ...
包、英文语料包、中文语料包，由于Maven默认镜像在国外，而Stanford NLP的模型文件很大，因 ...
在一个类中的权重？ 隐含语义分析技术采用基于用户行为统计的自动聚类，较好地解决了上面提出的问题。 ...
LSA的工作原理： How Latent Semantic Analysis Works LSA被广泛用于文献检索，文本分类，垃圾邮件过滤，语言识别，模式检索以及文章评估自动化等场景。 LSA其中一个目的是解决如通过搜索词/关键词（search words）定位出相关文章。如何通过对比单词 ...
本文地址为：http://www.cnblogs.com/kemaswill/，作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处。 1. 传统向量空间模型的缺陷 向量空间模型是信息检索中最常用的检索方法，其检索过程是，将文档集D中的所有文档和查询都表示成以单词为特征 ...
