用施密特正交解决Bag of Words Meets Bags of Popcorn

Bag of Words Meets Bags of Popcorn 是一个自然语言的问题，它的目标是建立一个情感分析模型，通过对电影评论进行分析，来判断它们是正面的还是负面的。而施密特交是一种矩阵分解的方法，它可以将一个矩阵分解为两个正交矩阵的乘积，其中一个正交矩阵包含了矩阵中的主要信息，而另一个正交矩阵则描述了这些信息在不同的方向上的分布。

在 Bag of Words Meets Bags of Popcorn 中，我们可以使用施密特正交来对评论中的单词进行降维处理，以便更好地进行情感分析。首先，我们可以将所有评论中出现过的单词构成一个词汇表，然后将每个评论表示为一个向量，向量的每个元素表示该单词在评论中出现的次数。接下来，我们可以将这些向量组成一个矩阵，然后使用施密特正交将其分解为两个正交矩阵的乘积。其中一个正交矩阵可以表示评论中的主要信息，可以用来进行情感分析，而另一个正交矩阵则描述了这些信息在不同的方向上的分布，可以用来进一步分析评论中的语言特征。

总之，施密特正交是一种有效的降维方法，在 Bag of Words Meets Bags of Popcorn 中可以用来对评论进行处理，以便更好地进行情感分析。