七、Stanford University Donald Chen教授推荐的Probabilistic Lat

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA）是一种非监督机器学习方法，旨在将文档集合中的文档表示为一个低维空间中的点集。这种表示可以捕获文档之间的主题差异、词汇倾向、词语相关性等信息。其关键思想是通过假设词语之间存在某种潜在联系，基于共同出现的文档片段对词语进行聚类，从而得到文档中每个词语的“概率分布”或“分布”。潜在语义分析的目标就是通过这个分布来预测出文档之间的相似性。PLSA被认为比传统的词袋模型更能捕获词语的多义性和上下文关系。
本文将介绍PLSA的基本思路和主要算法，并通过具体实例讲解如何用Python实现这一算法。另外，本文还会介绍未来的发展方向、已知问题和解决办法。

2.基本概念术语说明

2.1 文本数据

首先需要明确一下我们要处理的是什么样的数据。文本数据一般指的是具有一定含义的句子或短语。例如，电影评论数据、医疗记录数据、社交媒体数据等都是文本数据。这些数据通常是由大量的文本组成，并且这些文本往往具有复杂的结构，例如嵌套的层次结构、连贯性、多样性等特征。

2.2 文档及词

在文本数据中，每个文档代表了一段连续的文本，每段文本可能是一个完整的章节、小说、散文、微博等；而每段文