文本提取算法：LSI和LDA

LSI与LDA：文本提取算法解析

bug_code702

于 2023-09-14 16:25:24 发布

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文章标签：算法

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本文介绍了文本挖掘中的两种重要算法——LSI（潜在语义索引）和LDA（潜在狄利克雷分配）。LSI利用矩阵分解揭示文本间的关联性，而LDA则通过贝叶斯模型推断文档主题分布。这两种算法广泛应用于文本特征提取和主题建模。

文本提取算法：LSI和LDA

随着信息时代的到来，海量的文本数据给人们带来了巨大的挑战和机遇。如何从这些数据中提取有用的信息成为了一个迫切的问题。在文本挖掘领域，LSI（Latent Semantic Indexing）和LDA（Latent Dirichlet Allocation）两种算法被广泛应用于文本特征提取和文本主题建模。

LSI（潜在语义索引）是一种基于矩阵分解的算法，它通过发现文本之间的关联性来提取文本的主题信息。LSI的核心思想是将文本数据转换为一个低维的向量空间模型，从而捕捉到文本之间的隐含语义关系。下面是一个简单的实现LSI算法的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD

def lsi(texts, num_topics

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