gensim的LSA模型使用的是tf-idf加权矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法。在LSA模型中,文档集合通过计算tf-idf矩阵来表示,然后对该矩阵进行奇异值分解,得到文档的主题表示。tf-idf(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用的文本特征表示方法,用于衡量一个词在文档中的重要性。
具体而言,tf-idf公式如下:
tf-idf = tf * idf
其中,tf表示词项在文档中的频率(Term Frequency),idf表示逆文档频率(Inverse Document Frequency)。
在gensim的LSA模型中,tf-idf的计算方式是通过TfidfModel类实现的。该类会根据输入的文档集合计算每个词项的tf-idf值,并构建tf-idf加权矩阵。然后,LSA模型会对该矩阵进行奇异值分解,得到文档的主题表示。
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