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潜在语义分析如何处理语义
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Stack Overflow用户
提问于 2014-08-15 00:49:19
回答 1查看 159关注 0票数 1

我已经通过了LSA方法。有人说,LSA可以用于语义分析。但我不明白它在LSA是如何运作的。有人能告诉我LSA是如何处理语义的吗。

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-08-15 11:47:22

您熟悉向量空间模型(VSM)吗?

在LSA中,您可以像使用传统的VSM那样计算文档相似度和类型(即word)相似性。也就是说,计算两个类型向量或两个文档向量之间的余弦(实际上LSA允许计算类型文档相似度)。

VSM的问题是,不共享一个单词的文档的余弦相似性等于0。

在LSA中,奇异值分解(SVD)揭示了潜在的语义维度,它允许计算文档之间的余弦相似度,而文档之间没有共同的词语,但有一些共同的特征。

票数 0
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/25319743

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