latent语义分析技术的引入
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更新于2024-07-22
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_latent Semantic Analysis_
Latent Semantic Analysis(LSA),也称为隐语义分析,是一种基于统计计算的文本挖掘技术,用于提取和表示单词的语境性意义。LSA 的主要思想是,通过对大量文本语料库的统计计算,捕捉单词在不同语境中的出现情况,从而揭示单词之间的相似性和相关性。
LSA 的提出者 Thomas K. Landauer、Peter W. Foltz 和 Darrell Laham 等人在他们的论文中指出,LSA 可以用于文本挖掘、信息检索和自然语言处理等领域。LSA 的优点是,能够自动地捕捉文本中的隐含语义关系,从而提高文本分析和检索的准确性。
LSA 的基本原理是,通过对文本语料库的统计计算,计算单词在不同语境中的出现频率和相互关系,从而构建单词之间的相似性矩阵。然后,通过矩阵分解和降维技术,提取单词的隐含语义特征,最后,通过计算单词之间的相似性度量,揭示单词之间的语义关系。
LSA 的应用非常广泛,包括文本分类、文本 clustering、信息检索、自然语言处理等领域。在文本分类中,LSA 可以用于自动地分类文本,提高文本分类的准确性。在文本 clustering 中,LSA 可以用于自动地将文本聚类,揭示文本之间的相似性关系。在信息检索中,LSA 可以用于提高检索结果的相关性和准确性。在自然语言处理中,LSA 可以用于语言模型的构建和改进。
LSA 的优点是,能够自动地捕捉文本中的隐含语义关系,提高文本分析和检索的准确性。但是,LSA 也存在一些缺点,例如,需要大量的文本语料库,计算复杂度高,需要高性能的计算机系统等。
LSA 是一种功能强大且广泛应用的文本挖掘技术,能够自动地捕捉文本中的隐含语义关系,提高文本分析和检索的准确性。
2018-11-14 上传
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