基于潜在语义分析(LSA)的文本语义挖掘
**基于潜在语义分析(LSA)的文本语义挖掘**
**题目描述**
潜在语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA)是一种用于从大量文本数据中发现潜在语义结构的线性代数技术。它通过奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行降维,将高维稀疏的词项空间映射到低维稠密的“潜在语义空间”。这个算法主要用于解决词汇鸿沟问题(即不同词汇可能表达相同含义)和实现基于概念的相似度计算。
**解题过程详解**
**第一步:构建词-文档矩阵**
首先需要将文本集合转换为数学表示。假设我们
2025-11-01 11:47:40
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