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 ...
原文：NLP传统基础（3）---潜在语义分析LSA主题模型---SVD得到降维矩阵
https: www.jianshu.com p fe a 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 不同的是，LSA 将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些 噪音 ，提高了信息检索的精确度。 二 文本挖掘的两个方面应用 分类 ...
2019-07-17 18:46 0 562 推荐指数：
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