Latent Semantic Analysis Python实战

Latent Semantic Analysis Python实战

潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）是一种文本分析技术，可以将大量的文档转换成向量形式，便于进行文本挖掘和信息检索。LSA的核心思想是将文本中的单词转换成向量，并将文本表示为多个向量的线性组合。这种方法可以有效地捕捉文本中的语义信息，从而提高文本处理的准确性和效率。

下面我们来看看如何使用Python实现潜在语义分析。首先我们需要安装gensim库和scikit-learn库，这两个库都提供了实现LSA的功能。安装完成后，我们可以利用gensim库来读取文本数据并进行预处理，例如去除停用词、词干化等。接着我们可以使用scikit-learn库来对文本进行向量化和降维。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用gensim和scikit-learn库进行潜在语义分析：

import numpy as np
from gensim import corpora, models
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD

# 读取文本数据
texts = [
    "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
    "I like to eat broccoli and bananas",
    "The fox is very quick and agile",
    "My sister prefers broccoli to cauliflower",
    "The brown fox is quick and the blue dog is lazy",
    "The s