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...
3.1隐形语义引标 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...
问TFIDF矩阵上的SVD返回一个奇怪的形状ENsvd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...
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...
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...
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...
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。
特征值分解和SVD分解 一、特征值与特征向量的几何意义 1. 矩阵乘法 在介绍特征值与特征向量的几何意义之前,先介绍矩阵乘法的几何意义。 矩阵乘法对应了一个变换,是把任意一个向量变成另一个方向或长度的新向量。在这个变化过程中,原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某些向量只发生伸缩变换,不产生旋转效果,...
基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words;主题模型:LSA(SVD)、pLSA、LDA;基于词向量的固定表征:word2vec、fastText、glove基于词向量的动态表征:elmo、GPT、bert2、怎么从语言模型理解词向量?怎么理解分布式假设? 上面给出的4个类型也是nlp领域最为常用的文本表示了,文本...
在实际应用中,为了提高计算效率和降低维度灾难(Curse of Dimensionality)的影响,可以对TF-IDF词向量进行降维处理,如利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)或奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)等方法。通过降维,可以将高维的词向量数据转换为低维的表示,同时保留了文本数据中的重要信息。 TF-IDF...