Latent Semantic Analysis(LSA/ LSI)原理簡介
LSA的工作原理： How Latent Semantic Analysis Works LSA被廣泛用於文獻檢索，文本分類，垃圾郵件過濾，語言識別，模式檢索以及文章評估自動化等場景。 LSA其中一個目的是解決如通過搜索詞/關鍵詞（search words）定位出相關文章。如何通過對比單詞 ...
原文：Latent Semantic Analysis(LSA/ LSI)算法簡介
本文地址為：http: www.cnblogs.com kemaswill ，作者聯系方式為kemaswill .com,轉載請注明出處。 . 傳統向量空間模型的缺陷 向量空間模型是信息檢索中最常用的檢索方法，其檢索過程是，將文檔集D中的所有文檔和查詢都表示成以單詞為特征的向量，特征值為每個單詞的TF IDF值，然后使用向量空間模型 亦即計算查詢q的向量和每個文檔di的向量之間的相似度 來衡量文 ...
2013-04-17 22:50 0 16762 推薦指數：
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