文章引用:http://blog.sina.com.cn/s/blog_62a9902f0101cjl3.html Latent Semantic Analysis (LSA)也被称为Latent Semantic Indexing(LSI),理解就是通过分析文档去发现这些文档中潜在的意思和概念. 如果每一个词仅表示一个概念.而且每一个概念只被一个词所描写叙述.LSA将很easy(从词到概念存在一个简单的映射关系) 不幸的是,这个问题并没有如此简单.由于存在不同的词表示同一个意思(同义词).一个…

1 LSA Introduction LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析,也被称为LSI(latent semantic index),是Scott Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法.该方法和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents),并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系:而不同的是,LSA将词和文档映射…

LSI(Latent semantic indexing, 潜语义索引)和LSA(Latent semantic analysis,潜语义分析)这两个名字其实是一回事.我们这里称为LSA. LSA源自问题:如何从搜索query中找到相关的文档?当我们试图通过比较词来找到相关的文本时,就很机械.存在一定的局限性.在搜索中,文档的相似性并不应该由两个文本包含的词直接决定,而是应该去比较隐藏在词之后的意义和概念.但传统向量空间模型使用精确的词匹配,即精确匹配用户输入的词与向量空间中存在的词.比如用户搜…

LSA的工作原理: How Latent Semantic Analysis Works LSA被广泛用于文献检索,文本分类,垃圾邮件过滤,语言识别,模式检索以及文章评估自动化等场景. LSA其中一个目的是解决如通过搜索词/关键词(search words)定位出相关文章.如何通过对比单词来定位文章是一个难点,因为我们正在要做的是对比单词背后的语义.潜在语义分析的基本原理是将文章和单词懂映射到语义空间( “concept” space )上,并在该空间进行对比分析. 当单词-标题(或文章)矩阵创…

Latent Semantic Analysis (LSA) Tutorial 译:http://www.puffinwarellc.com/index.php/news-and-articles/articles/33.html WangBen 2011-09-16 beijing http://blog.csdn.net/yihucha166/article/details/6783212 潜语义分析LSA介绍 Latent Semantic Analysis (LSA), also kno…

上一篇总结了潜在语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA),LSA主要使用了线性代数中奇异值分解的方法,但是并没有严格的概率推导,由于文本文档的维度往往很高,如果在主题聚类中单纯的使用奇异值分解计算复杂度会很高,使用概率推导可以使用一些优化迭代算法来求解. Thomas Hofmann 于1998年根据似然原理定义了生成模型并由此提出了概率潜在语义分析模型(Probabilistic Latent Semantic Analysis),简称PLSA. PLSA属于概率…

主题模型(Topic Models)是一套试图在大量文档中发现潜在主题结构的机器学习模型,主题模型通过分析文本中的词来发现文档中的主题.主题之间的联系方式和主题的发展.通过主题模型可以使我们组织和总结无法人工标注的海量电子文档.较早的主题模型有混合语言模型(Mixture of Unigram),潜在语义索引(Lantent Semantic Index,LSI),概率潜在语义索引(Probabilistic Latent Semantic Indexing,PLSI).主题模型中文档是由主题组…

LSA(Latent semantic analysis,隐性语义分析).pLSA(Probabilistic latent semantic analysis,概率隐性语义分析)和 LDA(Latent Dirichlet allocation,隐狄利克雷分配)这三种模型都可以归类到话题模型(Topic model,或称为主题模型)中.相对于比较简单的向量空间模型,主题模型通过引入主题这个概念,更进一步地对文本进行语义层面上的理解. LSA 模型就是对词-文档共现矩阵进行SVD,从而得到词和文…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49256457 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM…

举例: 矩阵分解之后,取前两维,k=2, 单词距离:   文档距离: 通过LSA分析之后计算文档间的余弦相似度,属于同一个类型文本之间的相似度很接近:在原始文档间计算相似度,效果不如LSA 当出现新的query,先将query降到二维空间,再和已有文档的二维矩阵计算相似度,可以看出query与C类文档相似度很高 参考文献: [1]视频:清华大学[数据挖掘:推荐算法]…