LSI系统全称是“Latent Semantic Indexing“（潜在语义索引）

LSI系统全称是"Latent Semantic Indexing"（潜在语义索引）。LSI是一种用于信息检索和自然语言处理的技术，它通过对文本内容进行数学向量表示，实现语义上相关性的计算和文本相似度的评估。在本文中，我们将介绍LSI的原理和应用，并提供相应的Python代码示例。

LSI的原理

LSI是一种基于向量空间模型的信息检索技术，它通过降维和潜在语义分析来捕捉文本中的语义信息。LSI的核心思想是将文本表示为数学向量，在向量空间中进行计算和比较。下面是LSI的主要步骤：

1. 文本预处理：首先，需要对原始文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作。这样可以将文本转化为单词的集合。

2. 构建词频矩阵：接下来，需要构建一个词频矩阵，其行表示文档，列表示单词，每个元素表示对应单词在文档中出现的频次。

3. 奇异值分解（SVD）：对词频矩阵进行奇异值分解，将其分解为三个矩阵的乘积：U、S和V。其中，U和V是正交矩阵，S是对角矩阵，对角线上的元素称为奇异值。

4. 选择主题数：根据奇异值的大小，可以选择保留的主题数。奇异值越大，表示在该主题上的文本差异越大，也就是该主题的重要性越高。

5. 降维：根据选择的主题数，可以通过保留前几个奇异值对应的列向量来实现降维。这样可以将文本在高维空间中的表示映射到低维空间中。

6. 计算相似度：在低维空间中，可以使用余弦相似度或欧氏距离等方法计算文本之间的相似度。通过比较文本向量之间的距离，可以评估它们的语义相关性。