LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析,也被称为 LSI(latent semantic index),是 Scott Deerwester, Susan T. Dumais 等人在 1990 年提出来的一种新的索引和检索方法。该方法和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)
2)相比于LSA隐含了高斯分布假设,pLSA隐含的Multi-nomial分布假设更符合文本特性。 3)pLSA的优化目标是是KL-divergence最小,而不是依赖于最小均方误差等准则。 4)可以利用各种model selection和complexity control准则来确定topic的维数。 4. pLSA的不足 1)概率模型不够完备:在document层面上没有提供合适的概率模型,使...
8)LSA具有词袋模型的缺点,即在一篇文章,或者一个句子中忽略词语的先后顺序。 9)LSA的概率模型假设文档和词的分布是服从联合正态分布的,但从观测数据来看是服从泊松分布的。因此LSA算法的一个改进PLSA使用了多项分布,其效果要好于LSA 很明显,我们可以看到,即使利用LSA模型,我们可以很大程度上解决一义多词的问题,但...
EM推导PLSA模型 EM推导PLSA模型 回归EM算法 以上是EM算法的框架,基本思想是: E步骤:求当隐变量给定后当前估计的参数条件下的后验概率 M步骤:最大化complete data对数似然函数的期望,把E步当做是已知值,得到新的参数值 不断迭代以上步骤直到收敛。 plsa模型简介 PLSA应用于信息检索、过滤、自然语言处理等领域,...
LSA已经成为经典的经典,UCB的Thomas Hofmann(现在已经到了Google)提出的PLSA,普林斯顿的David Blei提出的LDA,其实在很多应用中还很有效的。 在话题提取问题中,一类经典的模型就是话题模型。总的来说,话题模型的目标是在大量的文档中自动发现隐含的主题结构信息。在本文中,我们将主要介绍以下几种常见的主题模型:(1)...
在话题提取问题中,一类经典的模型就是话题模型。总的来说,话题模型的目标是在大量的文档中自动发现隐含的主题结构信息。在本文中,我们将主要介绍以下几种常见的主题模型:(1)潜在语义分析(LSA)模型;(2)概率潜在语义分析(PLSA)模型;(3)潜在狄利克雷分配(LDA)模型。
PLSA和LSA介绍【Latent semantic analysis】 LSA最初是用在语义检索上,为了解决一词多义和一义多词的问题: 1.一词多义:美女和PPMM表示相同的含义,但是单纯依靠检索词“美女”来检索文档,很可能丧失掉那些包含“PPMM”的文档。 2.一义多词:如果输入检索词是多个检索词组成的一个小document,例如“清澈孩子”,那...
PLSA通过引入隐变量，将文本生成过程建模为一系列条件概率，从而在学习参数时避免了LSA中的局限性。PLSA主要用于文本聚类和分类，通过计算文本在不同主题下的概率分布，能够有效地识别文本的主题和类别。此外，PLSA也可应用于推荐系统，通过用户的历史行为和偏好，预测用户可能感兴趣的商品或内容，从而提供...
LSA基于单词与文档的关联，构建矩阵并通过SVD探求低阶近似；PLSA为了解决LSA的问题，引入了概率解释，文档和单词的生成过程形成对称和非对称的生成模型，但文档生成的不确定性限制了其应用；而LDA在此基础上引入先验分布，通过狄利克雷分布编码人类对文档主题聚焦的认知，使得模型更符合现实世界。每种模型都有...
自然语言处理之PLSA LSA使用线性代数方法,对document-word矩阵进行SVD分解。PLSA则使用了一个概率图模型,引入了一个隐变量topic(可以认为是文档的主题),然后进行统计推断。 为何提出PLSA# 在语义分析问题中,存在同义词和一词多义这两个严峻的问题,LSA可以很好的解决同义词问题,却无法妥善处理一词多义问题。