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...
奇异值分解(SVD)Term requency-Inverse Document Frequency(TF-IDF)信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频,词性,词位置信息非线性组合,然后,根据词权重构建文档—共...
svd是现在比较常见的算法之一，也是数据挖掘工程师、算法工程师必备的技能之一，这边就来看一下svd的思想...
vectorizer = CountVectorizer() svd = TruncatedSVD(5000) # 降到5000维 normalizer = Normalizer(copy=False) # 标准化 lsa = make_pipeline(svd,normalizer) X = lsa.fit_transform(vectorizer.fit_transform(data['分词结果'])) X.shape 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 接着再构建TF-IDF模型 tran...
解决这个问题的一种方法是tf-idf。另外,多文档构成的词袋矩阵( term-document matrix )的结构为:第i行为第i篇文档,第j列为vocabulary 中的第j个单词。这个矩阵无疑是稀疏的,压缩这个稀疏矩阵的一种方法是使用hashing trick。当然, SVD 是更为合适的方法。
LSA(Latent Semantic Analysis,潜在语义分析)是一种基于奇异值分解(SVD)的文本主题模型算法。它通过将文本表示为词-文档矩阵,并进行奇异值分解,将文本映射到一个低维的“概念”空间,从而挖掘文本之间的潜在语义关系。 优点 处理同义词和多义词:LSA能够处理单词的同义词和多义词问题,通过奇异值分解将相似的词映射到相...
隐性语义标引(LSI)利用矩阵理论中的“奇异值分解(SVD)”技术,将词频矩阵转化为奇异矩阵:首先从全部的文档集中生成一个文档矩阵,该矩阵的每个分量为整数值,代表某个特定的文档矩阵出现在某个特定文档中次数。然后将该矩阵进行奇异值分解,较小的奇异值被剔除。结果奇异向量以及奇异值矩阵用于将文档向量和查询向量映射到...
尽管基于SVD的LSA取得了一定的成功,但是其缺乏严谨的数理统计基础,而且SVD分解非常耗时。Hofmann在SIGIR’99上提出了基于概率统计的PLSA模型,并且用EM算法学习模型参数。PLSA的概率图模型如下: 其中D代表文档,Z代表隐含类别或者主题,W为观察到的单词,$P(d_i)$表示单词出现在文档的概率,$P(z_k|d_i) $表示文档$...
3、用LDA或SVD进行降维(为什么要降维,因为语料库的总词数是非常多的,所以每篇文章的向量是非常稀疏的),再当做文章的embeding; 4、把tfidf或idf值当做每个词的权重。 tfidf算法的优点: 简单,快速,如果语料库是不变的话,可以提前离线计算好语料库中所有词的tfidf值(这在实际应用中非常重要的,后面有这个应用的...
cell_coor <- svdresults$v ## 10个细胞降维坐标 colnames(cell_coor) <- paste0("cell_",1:10) ### Step8: 层次聚类# 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28264290str(cell_coor)# 按行进行标准化,消除量纲,计算样本间距离scale_cell_coor<-as.matrix(cell_coor)%>%t()%>%scale()%>%t()hc...