潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)是一种基于统计模型的自然语言处理技术,用于确定文本中的主题数量。它通过分析文本中的词语之间的关联性,将文本转化为向量空间模型,并使用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)来降低维度,从而揭示文本中的潜在语义结构。
LSA的主要步骤包括:
潜在语义分析在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有广泛的应用。例如,在文本分类中,可以使用LSA来降低维度并提取关键主题,从而实现更准确的分类。在信息检索中,可以利用LSA来计算文档之间的相似度,从而提高检索结果的准确性。在推荐系统中,可以使用LSA来分析用户的兴趣和文档的内容,从而实现个性化的推荐。
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