文本主题模型之潜在语义索引(LSI)

主题模型之潜在索引索引(LSI)
最新推荐文章于 2024-02-29 16:51:51 发布
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博客围绕主题模型中的潜在索引索引(LSI)展开，虽具体内容需点击链接查看，但可知是关于信息技术领域中文本挖掘、主题模型相关知识，能为了解该技术提供参考。
michael0xie1
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NLTK朴素贝叶斯,文本分类代码示例 采样 SMSSpamCollection数据集下载
光英的记忆博客
05-25 2936
https://stackoverflow.com/ 文本分类代码 编译通过 import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer import csv import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text im...
机器学习之LSI：文本主题模型之潜在语义分析（LSI）
qq_40216188的博客
06-04 4748
机器学习之LSI：文本主题模型之潜在语义分析（LSI）一、潜在语义分析（LSI）概述二、LSI简单示例概述三、LSI主题模型总结四、代码实现 一、潜在语义分析（LSI）概述 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing，以下简称LSI)，也可以称为Latent Semantic Analysis（LSA）。LSI是一种简单实用的主题模型。LSI是基于奇异值分解（SVD）的方法得到本文的主题。 SVD分解：对于一个矩阵Am∗nA_{m*n}Am∗n​，可以分解为三个矩阵： Am∗n
文档索引模型
zqq1216的专栏
03-12 1141
1.词项-文档关联矩阵：取值为0，1。0表示文档中不含有词项，1表示文档中含有词项。缺点是在矩阵中还有大量的0项，浪费存储空间。 2.倒排索引：由词项字典（由被索引词项组成）和与词项关联的倒排记录表（由倒排记录组成，每个倒排记录中包含文档ID，词项在文档中的出现位置等信息）组成，倒排记录表一般按照文档ID号排序。 3.倒排索引建立过程：（1）收集需建立索引的文档，（2）文档词条化，（3）词条预
csdn博客推荐系统实战-4文本聚类-潜在语义索引LSI
生命不息，学习不止
04-16 984
前面说了TF-IDF模型，是基于关键词的，一篇文章，用关键词来描述，但是这还远远不够，这篇文章主要是讲什么的？篮球？足球？乒乓球？TF-IDF没办法告诉我，但这是很重要的一个信息，这可以过滤绝大部分不相关的内容。主题模型能解决这个问题！主题模型主题模型可以说是一种聚类算法，非监督的，目的是找到文本主题的概率分布，就是对文字中隐含主题的一种建模方法。比如从“人民的名义”和“达康书记”这两个词我们很容...
LSI实验
AlgoComp
04-29 1303
针对给定的文档集合，基于潜在语义索引原理（Latent Semantic Indexing, LSI），构建一个简单的搜索算法。
文本分析与检索
weixin_33949359的博客
05-20 417
主要内容： 1、文本表示与特征提取； 2、隐语义分析LSA和Latent Dirichlet Allocation(LDA) 3、检索模型：Boolean模型、向量模型、概率模型   1、文本表示与特征提取 文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息； 利用分词工具：极易中文分词：je-analysis-1.5.3,庖丁分词：paoding-analyzer.jar, ...
融合潜在语义索引 (LSI) 与卷积神经网络 (CNN) 构建深度智能阅读模型
最新发布
08-15
本篇文章将详细介绍如何结合潜在语义索引（LSI）和卷积神经网络（CNN）技术，构建一个具有深度学习能力的智能阅读模型。 潜在语义索引（Latent Semantic Indexing，简称LSI），是一种从大量文档中提取语义信息的...
（7-2）基于隐语义模型的推荐：潜在语义索引
码农三叔
02-29 1186
潜在语义索引（Latent Semantic Indexing，LSI）是一种基于矩阵分解的潜在语义模型，用于在文本数据中捕捉潜在的语义关联性。LSI通过降低文本-词语矩阵的维度，将文本和词语映射到一个低维的隐含语义空间。在该空间中，文本和词语可以用向量表示，通过计算向量之间的相似度来衡量它们之间的语义关联性。
基于潜在语义索引（LSI）和卷积神经网络（CNN）的深度智能阅读模型.zip
10-03
潜在语义索引（LSI）和卷积神经网络（CNN）是两个在信息检索和图像处理领域广泛应用的技术。LSI是基于奇异值分解（SVD）技术的一种算法，能够从大量文本数据中提取出重要的概念模式，并将文本以这些概念为基础进行...
隐性语义索引 LSI
Vulpes corsac
10-29 1734
隐性语义索引(Latent Semantic Indexing,以下简称LSI )，有的文章也叫Latent Semantic Analysis（LSA ）。其实是一个东西，后面我们统称LSI ，它是一种简单实用的主题模型。它是一种利用奇异值分解(SVD )方法获得在文本中术语和概念之间关系的索引和获取方法。该方法的主要依据是在相同文章中的词语一般有类似的含义,可以从一篇文章中提...
《数学之美》拾遗——潜在语义索引(LSI)
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null的专栏
06-09 1万+
一、潜在语义索引的提出
LSI(LSA)潜在语义索引原理及sklearn中的实现
_compiling的博客
07-28 3443
想要了解潜在语义索引的原理推荐以下三个链接，仔细看下就能基本掌握LSI的原理： 1.文本主题模型之潜在语义索引（LSI） 2.奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 3.latent semantic analysis via the singular value decomposition LSI的核心在于svd，在sklearn中提供了svd的实现。具体接口如下： sklearn.
【潜在语义分析】LSI/LSA
夜阑卧听风吹雨，铁马是你，冰河也是你。
05-10 1602
LSA 背景介绍 文本挖掘中，主题模型。聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离，曼哈顿距离的大小聚类等。而主题模型，顾名思义，就是对文字中隐含主题的一种建模方法。 比如从“人民的名义”和“达康书记”这两个词我们很容易发现对应的文本有很大的主题相关度，但是如果通过词特征来聚类的话则很难找出，因为聚类方法不能考虑到到隐含的主题这一块。 那么如何找到隐含...
自然语言处理模型——LSI
程序的魅力
03-18 7207
LSI,英文：Latent Semantic Indexing的缩写，中文意译是潜在语义索引，指的是通过海量文献找出词汇之间的关系。当两个词或一组词大量出现在一个文档中时，这些词之间就可以被认为是语义相关的。 “词袋”模型假设一个段落的词汇之间出现频率是无关联的。因此通过给文档建立文档词汇向量表维度很大，并且有数据稀疏问题，通过LSI建模，通过大量的统计，得出相关词汇构成一个潜在的主题，本质是给
gensim 之 td-idf和lsi模型
jrymos软件工作室
06-27 6766
gensim官方文档: http://radimrehurek.com/gensim/tut2.htmlgensim可以将语料库转换为td-idf和lsi模型 td-idf模型上文已介绍: http://blog.youkuaiyun.com/m0_37681914/article/details/73781494gensim的LSI模型训练建立在td-idf之上,用来解决潜在语义,详情可以参考 htt
文本摘要(text summarization)四: 主题模型（LDA、LSI、NMF，topic-base）
大漠帝国的博客
11-08 6141
一、文本摘要（主题模型) 百度百科这样介绍主题模型，主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。 简而言之，就是能够获取文本的隐含语义，例如腾讯和NBA，纯粹从统计学意义上，似乎风马牛不相及，但是最近的热点事件，无疑表明它们是存在隐藏意...
NLP10-Gensim源码简析[LsiModel]
ld326的专栏
11-07 2641
摘要： 浏览完整个代码，对整个思路有所了解， 实现LSI模型其实就是一个SVD分解，然后进行TSVD截断奇异值分解；采用了两个算法：随机二阶段相似算法，另一个采用了svdlibc中实现的Lanczos算法。另外，采用两种计算模式：一个是单机；一个分布式；分布式的实现是依赖了Pyro4框架来实现，先实现一个调度器，让调度器来实现工作节点，每个工作节点又相当于单机了，这个实现也是串联来计算的，一个一个工
深入了解潜在语义分析及其在文本挖掘中的应用
潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，简称LSA），又称为潜在语义索引（Latent Semantic Indexing，简称LSI），是一种基于矩阵分解技术的信息检索模型。该技术能够揭示文本集中词语之间的潜在语义结构，这一过程...
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