自然語言處理 - 潛在語義分析LSA背后的奇異值分解SVD
特征值和特征向量 \(A \mathbf{x} = \lambda \mathbf{x}\)，這里，\(A \in \mathcal{R}^{n \times n}\)，\(\mathbf{x} \ ...
原文：潛在語義分析LSA
潛在語義分析通過矢量語義空間來分析文檔和詞的關系。 基本假設：如果兩個詞多次出現在同個文檔中，則兩個詞在語義上具有相似性。 LSA使用大量文本構成矩陣，每行表示一個詞，一列表示一個文檔，矩陣元素可以是詞頻或TF IDF，然后使奇異值分解SVD進行矩陣降維，得到原矩陣的近似，此時兩個詞的相似性可通過其向量cos值。 降維原因： 原始矩陣太大，降維后新矩陣是原矩陣的近似。 原始矩陣有噪音，降維也是去噪 ...
2015-11-12 12:19 0 2368 推薦指數：
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