关于LSA/LSI的博文

最新推荐文章于 2024-06-01 17:05:12 发布
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#LsI #LSA

【NLP】使用 LSA、PLSA、LDA 和 lda2Vec 进行主题建模
gongdiwudu的专栏
07-12 4772
​ 本文是对主题建模及其相关技术的更新全面概述。在自然语言理解（NLU）任务中，有一个镜头层次结构，通过它我们可以提取含义 - 从单词到句子到段落到文档。在文档级别，理解文本的最有用方法之一是分析其主题（另请参阅NER）。在文档集合中学习、识别和提取这些主题的过程称为主题建模。​
spss citespace mysql_科学网—CiteSpace 4.0 到CiteSpace5.0新增重要功能 - 李杰的博文
weixin_32657751的博客
02-22 589
CiteSpace4.0到CiteSpace5.0新增重要功能5.0 R3 SE 1/1/2017 Labeling:if the largest K connected components are selected,then the labeling process is restricted to nodes in the Kcomponents only5.0 R3 SE 12/27/20...
Latent Semantic Analysis(LSA/ LSI)算法简介
SAN_YUN的专栏
10-30 519
本文地址为：http://www.cnblogs.com/kemaswill/，作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处。   1. 传统向量空间模型的缺陷   向量空间模型是信息检索中最常用的检索方法，其检索过程是，将文档集D中的所有文档和查询都表示成以单词为特征的向量，特征值为每个单词的TF-IDF 值，然后使用向量空间模型(亦即计算查询q的向量和每个文档di...
LSA/LSI算法原理和实践
Petrichoryi的博客
04-06 4056
目录： 1、使用场景 2、优缺点 3、算法原理 3.1、传统向量空间模型的缺陷 3.2、Latent Semantic Analysis (Latent Semantic Indexing) 3.3、算法实例 4、文档相似度的计算 5、对应的实践Demo 目录： 1、使用场景 文本挖掘中的主题模型。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...
nlp--Latent Semantic Analysis(LSA/ LSI)算法简介
飘过的春风
01-12 1961
1. 传统向量空间模型的缺陷    向量空间模型是信息检索中最常用的检索方法，其检索过程是，将文档集D中的所有文档和查询都表示成以单词为特征的向量，特征值为每个单词的TF-IDF值，然后使用向量空间模型(亦即计算查询q的向量和每个文档di的向量之间的相似度)来衡量文档和查询之间的相似度，从而得到和给定查询最相关的文档。   向量空间模型简单的基于单词的出现与否以及TF-IDF等信息来进行检索，但是...
LSA/LSI，超全解释
m0_72410588的博客
06-15 841
LSA/LSI技术是一种强大的自然语言处理技术，可以帮助我们挖掘文档集合中的隐含主题或概念，并分析它们之间的关系。本篇博客介绍了LSA/LSI技术的原理、应用和优缺点等方面，以及LSA/LSI算法流程，希望对大家有所帮助。
LSI/LSA算法原理与实践Demo
Magician的博客
06-05 2万+
1、使用场景 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。 那么如何找到隐含的主题呢？这...
sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主题分析
blmoistawinde的博客
10-27 1万+
    本文是一个使用sklearn中的TruncatedSVD进行文本主题分析的简要demo。通过主题分析，我们可以得到一个语料中的关键主题，即各个词语在主题中的重要程度，各个文章在各个主题上的倾向程度。并且可以根据它们，得到主题对应的关键词以及代表性文本。我前面写的一篇数据分析 一文看评论里的中超风云 就用到了主题分析的一种：     下面介绍的形式是LSI（潜在语义分析），主题模型中较早也...
gensim 实践篇
张小彬的专栏
06-16 5350
继上篇文章了解了一些模型的基本原理以后，这里来讲讲怎么用 gensim，主要参考官方网站的 gensim: Tutorials，这篇博文也只是简单记下一点笔记。主要有三块内容，先讲怎么把文档表示成向量空间模型（VSM，vector space model）中的稀疏向量（sparse vector）形式，然后是怎么用模型（这里叫 topic and transformations）把词袋模型（BoW，
使用矩阵分解找到相似歌曲
qq_42370150的博客
11-15 947
### 加载数据 在本文中，我使用与我第一篇文章相同的[Last.fm数据集](http://www.dtic.upf.edu/~ocelma/MusicRecommendationDataset/lastfm-360K.html)。使用Pandas，你只需要几行代码，就可以把它加载到一个稀疏矩阵中： ```python # read in triples of user/artist/pl...
7-从LSA/LSI潜在语义索引到LDA狄利克雷分布
caiyuanyuan_bjtu的专栏
07-02 7140
一、LSA概论 1）LSA的引入 LSA(latent  semantic analysis)潜在语义分析，也被称为LSI(latent semantic index)，是Scott  Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法。该方法和传统向量空间模型(vector  space  model)一样使用向量来表示词(ter
【NLP自然语言处理】LSI/LSA原理介绍
CODE_WangZIli的博客
10-04 1721
自然语言处理LSI,LSA
LSA/LSI原理以及实践
GrinAndBearIt的博客
03-07 1906
LSA（latent semantic analysis）潜在语义分析也可以称为LSI（latent semantic index） 该方法和传统向量空间模型一样使用向量来表示词（iterms）和文档（documents），并通过向量间（一般通过余弦相似度来刻画）的关系来表示词和文档之间的相似度 三个矩阵有非常清楚的物理含义。第一个矩阵U中的每一行表示意思相关的一类词（可...
路由 OSPF LSA介绍、1~7类LSA详细介绍
热门推荐
Hades_Ling的优快云博客
01-14 3万+
OSPF LSA 链路状态通告( Link status announcement)，作用于 向其它邻接OSPF路由器 传递拓扑信息与路由信息。LSA如何去描述拓扑信息与路由信息的呢？其实是基于不同类型LSA进行描述，而常见的LSA类型有1类、2类、3类、4类、5类、7类。OSPF路由器通过不同类型的LSA组建成一下LSDB数据库（链路状态数据库）再通过SPF算法进行计算出最优的OSPF路由加入到路由表中。
LSA(Latent semantic analysis)
fkyyly的专栏
11-30 2万+
LSA最初是用在语义检索上，为了解决一词多义和一义多词的问题： 1.一词多义： 美女和PPMM表示相同的含义，但是单纯依靠检索词“美女”来检索文档，很可能丧失掉那些包含“PPMM”的文档。 2.一义多词：如果输入检索词是多个检索词组成的一个小document，例如“清澈 孩子”，那我们就知道这段文字主要想表达concept是和道德相关的，不应该将“春天到了，小河多么的清澈”这样的文本包含在内。 为...
主题模型（一）LSA（LSI）
上帝是个娘们的博客
09-27 3504
先考虑这样一个问题，给定若干篇文档集合，怎么从中找出最相似的两篇？ 相似性可以由余弦距离衡量。余弦距离公式： cos(a→,b→)=a→∗b→∣a∣∗∣b∣ cos(\overrightarrow{a}, \overrightarrow{b}) = { \overrightarrow{a}*\overrightarrow{b} \over |a|*|b| } cos(a,b)=∣a∣∗∣b∣a∗b​ 因此只要把文档表示成向量就可以用余弦距离来衡量了。 在介绍LSA之前，先了解一下向量空间模型。 向量空间
【智能算法】闪电搜索算法（LSA）原理及实现
Logic_9527的博客
04-22 1412
过渡放电体产生了梯级先导的初始种群，空间放电体试图到达最好的先导位置，先导放电体代表当前的最优位置，考虑到闪电的概率性质完成了 3 种放电体的建模。LSA受到闪电梯级先导传播机制的启发: 放电体参与形成二叉树结构并且在分叉点同时形成 2 个先导尖端。考虑了闪电的概率性质和曲折特征，通过相对能量来控制算法的探索和开发能力。2.设置一个最大通道时间 max_time，在达到max_time 时，用最优的通道代替最差的通道进行通道更新。梯级先导尖端形成以后，先导者电离先导尖端附近部分来移动放电体。
OSPF的LSA详解
weixin_74227828的博客
04-22 1万+
在OSPF协议中，LSA全称链路状态通告，主要由（LSA摘要）和。部分LSA只有LSA头部信息，无链路状态信息。，因此了解不同的LSA的内容和其功能，对了解OSPF协议的路由形成有很大帮助。这里的OSPF是v2版本，只针对IPv4来讲。描述一条LSA的。
[无监督学习] 11.详细图解LSA
大象不下象棋的博客
06-01 1020
坐汽车去公司 坐车去的 在餐厅吃汉堡牛肉饼 在餐厅吃意大利面
LSA/LSI算法
最新发布
04-01
<think>嗯，用户想了解LSA/LSI算法的原理和实现，对吧。首先我需要回忆一下相关知识。LSA全称是潜在语义分析，主要用于文本处理，通过矩阵分解来找到文本和词汇之间的潜在语义关系。记得它基于分布假说，也就是语义相近的词在文本中出现的方式也相似。 接下来，用户提到了信息检索和潜在语义分析，可能他们想了解如何应用LSA在信息检索中，或者解决一词多义的问题？不过根据引用[3]，LSA并没有解决一词多义的问题，只是解决了一义多词的情况。比如“bank”的不同含义在潜在空间中可能被表示为同一个点，无法区分。这点需要说明清楚。 然后，LSA的实现步骤应该包括构建词-文档矩阵，进行奇异值分解（SVD），降维得到潜在语义空间。这部分需要详细解释每个步骤，比如词频统计、TF-IDF加权，然后SVD分解后的矩阵意义。可能用户需要具体的例子或者代码来说明。 用户提供的引用中有提到Gensim库支持LSA，所以可能需要用Gensim的代码示例来展示实现过程。比如使用TfidfModel和LsiModel来构建模型，这样用户可以看到实际应用中的步骤。 另外，用户的问题可能涉及LSA的优缺点。比如优点是可以捕捉潜在语义，降维减少噪声；缺点是计算量大，无法处理一词多义，还有解释性不强的问题。需要把这些点整理清楚。 还需要注意用户可能的应用场景，比如信息检索、推荐系统或者文本分类。根据引用[2]，LSA最初用于信息检索，后来扩展到其他领域，可以举一些实际例子，比如文档相似性计算、主题建模等。 可能用户还会混淆LSA和主题模型如LDA的区别。根据引用[4]，主题模型是生成式方法，而LSA是基于矩阵分解的，这点需要区分。不过用户的问题中没有提到LDA，可能暂时不需要深入，但可以稍微提一下作为扩展。 最后，生成的相关问题需要覆盖原理、优缺点、应用场景、与其他方法的对比，以及实现工具。比如如何选择降维后的维度，或者LSA在推荐系统中的应用案例。 检查是否有遗漏的要点，比如SVD的数学原理，是否需要简要解释？可能用户需要理解为什么SVD能帮助发现潜在语义。这时候可以提到奇异值分解将原始矩阵分解为三个矩阵，中间的奇异值矩阵选择前k个最大的值，从而实现降维，捕捉主要语义特征。 还要确保回答中使用正确的中文术语，比如“奇异值分解”而不是其他翻译。代码示例部分需要用Gensim的代码，展示从语料处理到模型构建的流程。同时，引用文献要正确对应，比如引用[1]和[2]关于LSA的原理，引用[5]关于Gensim工具包。 总结一下，回答的结构应该是先讲原理，步骤，优缺点，应用场景，然后给出代码示例，最后相关问题。确保每个部分都覆盖到用户的需求，并且引用正确的来源，避免错误。</think>### LSA/LSI算法原理与实现详解 #### 一、算法原理 潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）又称潜在语义索引（Latent Semantic Indexing, LSI），是一种基于**矩阵分解**的文本语义分析方法。其核心思想是通过对**词-文档矩阵**进行奇异值分解（SVD），将高维稀疏的文本数据映射到低维的潜在语义空间中，从而捕捉词语和文档之间的隐含语义关系[^1][^2]。 数学原理可表示为： $$ A = U \Sigma V^T $$ 其中： - $A$是$m \times n$的词-文档矩阵（m为词数，n为文档数） - $U$是$m \times k$的左奇异向量矩阵（词-语义关系） - $\Sigma$是$k \times k$的对角矩阵（奇异值表示语义维度重要性） - $V^T$是$k \times n$的右奇异向量矩阵（文档-语义关系） #### 二、算法实现步骤 1. **构建词-文档矩阵** 统计语料库中每个词在每篇文档中的出现频率（TF），通常使用TF-IDF加权： $$ \text{TF-IDF}(t,d) = \text{TF}(t,d) \times \log\left(\frac{N}{\text{DF}(t)}\right) $$ 其中$N$为总文档数，$\text{DF}(t)$为包含词$t$的文档数。 2. **奇异值分解（SVD）** 对矩阵$A$进行截断SVD分解，保留前$k$个最大的奇异值（一般取50-300维）。 3. **语义空间映射** 将原始向量投影到低维空间： - 文档向量：$V_k^T$ - 词向量：$U_k\Sigma_k$ 4. **相似度计算** 在低维空间中使用余弦相似度衡量语义相关性： $$ \text{sim}(d_i,d_j) = \cos(\theta) = \frac{d_i \cdot d_j}{\|d_i\| \|d_j\|} $$ #### 三、优缺点分析 | 优点 | 缺点 | |------|------| | 解决一义多词问题（同义词合并） | 无法处理一词多义问题[^3] | | 降维消除数据噪声 | 计算复杂度高（SVD时间复杂度$O(mn^2)$） | | 捕捉潜在语义特征 | 缺乏概率解释性 | #### 四、应用场景 1. 信息检索：提升查询-文档匹配的语义准确性 2. 文本分类：通过语义特征提高分类效果 3. 推荐系统：计算用户画像与物品的语义相似度 4. 文档聚类：发现文本集合的潜在话题结构 #### 五、代码实现（Python/Gensim） ```python from gensim.corpora import Dictionary from gensim.models import TfidfModel, LsiModel # 示例语料 corpus = [["自然语言", "处理", "技术"], ["深度学习", "自然语言", "模型"], ["计算机", "视觉", "算法"]] # 构建词典 dct = Dictionary(corpus) bow_corpus = [dct.doc2bow(doc) for doc in corpus] # 构建TF-IDF模型 tfidf = TfidfModel(bow_corpus) tfidf_corpus = tfidf[bow_corpus] # 训练LSA模型（设置潜在维度k=2） lsa_model = LsiModel(tfidf_corpus, id2word=dct, num_topics=2) # 查看潜在语义维度 print(lsa_model.show_topics(num_words=3)) # 输出示例： # [(0, '0.536*"自然语言" + 0.387*"模型" + 0.301*"深度学习"'), # (1, '0.623*"计算机" + 0.491*"视觉" + 0.402*"算法"')] ```
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