问答系统中vsm向量空间模型

VSM（Vector Space Model），即向量空间模型，是信息检索中常用的一种模型。它将文本表示为一个向量，而每个维度表示一个词语在文本中出现的频率或重要性。在VSM中，文本被表示为一个高维的向量，其中每个维度表示一个单词的出现次数或权重。VSM是一种基于词袋模型的表示方法，它将文本看作是由一组词语组成的集合，忽略了词语之间的语法和顺序关系。

VSM的基本思想是将文本转化为向量，然后在向量空间中计算文本之间的相似性。通过将文本表示为向量，可以使用向量之间的距离或相似性度量来计算文本之间的相似性，从而实现文本检索、分类等任务。VSM在问答系统中的应用，可以通过将问题和答案表示为向量，然后计算它们之间的相似度来选择最相关的答案。