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 ...
原文：NLP傳統基礎（3）---潛在語義分析LSA主題模型---SVD得到降維矩陣
https: www.jianshu.com p fe a 一 簡單介紹 LSA和傳統向量空間模型 vector space model 一樣使用向量來表示詞 terms 和文檔 documents ，並通過向量間的關系 如夾角 來判斷詞及文檔間的關系 不同的是，LSA 將詞和文檔映射到潛在語義空間，從而去除了原始向量空間中的一些 噪音 ，提高了信息檢索的精確度。 二 文本挖掘的兩個方面應用 分類 ...
2019-07-17 18:46 0 562 推薦指數：
相關推薦
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} \ ...
主題模型之概率潛在語義分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis）
上一篇總結了潛在語義分析（Latent Semantic Analysis, LSA），LSA主要使用了線性代數中奇異值分解的方法，但是並沒有嚴格的概率推導，由於文本文檔的維度往往很高，如果在主題聚類中單純的使用奇異值分解計算復雜度會很高，使用概率推導可以使用一些優化迭代算法來求解 ...
Stanford NLP語義分析
包、英文語料包、中文語料包，由於Maven默認鏡像在國外，而Stanford NLP的模型文件很大，因 ...
用Python做SVD文檔聚類---奇異值分解----文檔相似性----LSI（潛在語義分析）
轉載請注明出處：電子科技大學EClab——落葉花開http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.html SVD，即奇異值分解，在自然語言處理中，用來做潛在語義分析即LSI，或者LSA。最早見文章 An introduction to latent ...
NLP —— 圖模型（三）pLSA（Probabilistic latent semantic analysis，概率隱性語義分析）模型
LSA（Latent semantic analysis，隱性語義分析）、pLSA（Probabilistic latent semantic analysis，概率隱性語義分析）和 LDA（Latent Dirichlet allocation，隱狄利克雷分配）這三種模型都可以歸類 ...
主題模型（概率潛語義分析PLSA、隱含狄利克雷分布LDA）
一、pLSA模型 1、朴素貝葉斯的分析 （1）可以勝任許多文本分類問題。（2）無法解決語料中一詞多義和多詞一義的問題——它更像是詞法分析，而非語義分析。（3）如果使用詞向量作為文檔的特征，一詞多義和多詞一義會造成計算文檔間相似度的不准確性。（4）可以通過增加“主題”的方式，一定程度的解決 ...
文本主題模型之潛在語義索引(LSI)
在文本挖掘中，主題模型是比較特殊的一塊，它的思想不同於我們常用的機器學習算法，因此這里我們需要專門來總結文本主題模型的算法。本文關注於潛在語義索引算法(LSI)的原理。 1. 文本主題模型的問題特點 在數據分析中，我們經常會進行非監督學習的聚類算法，它可以對我們的特征數據進行非 ...