潜在语义分析的介绍

潜在语义分析（Latent Semantic Analysis）或者潜在语义索引（Latent Semantic Index），是1988年S.T. Dumais等人提出了一种新的信息检索代数模型，是用于知识获取和展示的计算理论和方法，它使用统计计算的方法对大量的文本集进行分析，从而提取出词与词之间潜在的语义结构，并用这种潜在的语义结构，来表示词...

潜在语义分析（Latent Semantic Analysis,LSA）是一种无监督学习方法，主要用于分本的话题分析，其特点是 通过矩阵分解发现文本与单词之间的基于话题的语义关系。文本信息处理的一个核心问题是 对文本的语义内容进行表示，并进行文本之间的语义相似度计算。 最简单的方法是利用向量空间模型（Vector Space Model...

一、LSI指标的基本概念 LSI指标是一种基于文本内容的语义分析技术。它通过挖掘文本中的潜在语义信息，识别文本之间的内在联系和关联性。通过LSI指标，可以更好地理解和处理自然语言文本，提高搜索的准确性和相关性。二、LSI指标的工作原理 LSI技术通过构建文本的潜在语义空间来工作。它利用统计方法分析大量文本...

概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。概率潜在语义分析与标准潜在语义分析的不同是，标准潜在语义分析是以共现表（就是共现的矩阵）的奇异值分解的形式表现的，而概率潜在语义分析却是基于派生自LCM的混合矩阵分解。考虑到word和doc共现形式，概率潜在语义分...

说明你对这个算法的目的都还搞清楚吧，想想PLSA的目的是做什么的？文档是有主题的，某篇文章的概率，是指M篇文章种，某个类型的文章的概率。比如，100篇文章，30篇体育，30篇科技，40篇民生。p(任意一篇体育文章）=30/100。这里的概率=频率。所以说，p(d)是先验可知，能直接统计得到的。

潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)模型 在潜在语义分析(LSA)模型首先给出了这样一个 ‘‘分布式假设” :一个 单词的属性是由它所处的环境刻画的。这也就意味着如果两个单词在含义上比较接近,那么它们也会出现在相似的文本中,也就是说具有相似的上下文。 LSA模型在构建好了单词-文档矩阵之后,出于以下几...

但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。两年前搜索引擎优化业界很热烈的谈论过一阵潜在语义索引(Latent Semantic Indexing)。因为时间比较久，记得也不是很清楚，大概介绍一下。所谓潜在语义索引指的是，怎样通过海量文献找出词汇之间的关系。当两个词或一组词大量出现在同一个文档中时，这些...

潜在狄利克雷分配(LDA),作为基于贝叶斯学习的话题模型,是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展,于2002年由Blei等提出。LDA在文本数据挖掘、图像处理、生物信息处理等领域被广泛使用。 LDA模型是文本集合的生成概率模型。假设每个文本由话题的一个多项式分布表示,每个话题由单词的一个多项式分布表示,特别假设文本的话题分布...

在语义分析和潜在语义分析的扩展领域，潜在狄利克雷分配（LDA）扮演着重要角色。作为一种针对文本集合的生成概率模型，LDA的基础假设是文本结构的双重分布特性。首先，每个文本被设想为由一系列话题构成，而每个话题自身则由一组单词组成。关键在于，文本的话题分布和话题内单词的分布都遵循特定的分布形式——...

1、隐马尔可夫模型。2、因子分析。3、主成分分析。4、偏最小二乘回归。5、潜在语义分析和概率潜在语义分析。6、EM算法。