LSA(LSI)算法簡介
前言 在信息檢索領域常用的檢索和索引算法有空間向量模型和隱語義模型。 傳統向量空間模型 向量空間模型是信息檢索領域最常用的檢索方法，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（即計算查詢Q的向量和每個文檔的之間 ...
原文：LSA算法簡單理解
文本挖掘的兩個方面應用： 分類： a.將詞匯表中的字詞按意思歸類 比如將各種體育運動的名稱都歸成一類 b.將文本按主題歸類 比如將所有介紹足球的新聞歸到體育類 檢索：用戶提出提問式 通常由若干個反映文本主題的詞匯組成 ，然后系統在數據庫中進行提問式和預存的文本關鍵詞的自動匹配工作，兩者相符的文本被檢出。 文本分類中出現的問題： 一詞多義 比如bank 這個單詞如果和mortgage, loans ...
2015-11-13 02:25 0 2617 推薦指數：
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