潜在语义分析结果

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然而，当我使用自己的输入时，我得到了非常奇怪的结果。当我使用我自己的例子时，结果就是这样。同样值得注意的是，我似乎没有得到一致的结果：任何帮助我弄清楚为什么会得到这些结果的人都会非常感激:)import sklearn # Import all of the

浏览 6提问于2018-09-06得票数 1

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用getBinaryStream读取单元格

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“它之所以被称为潜在语义索引，是因为它能够将隐含在一组文本中的语义相关术语关联起来，因此，它于1980年代末首次在贝尔实验室应用于文本。该方法又称潜在语义分析(LSA)，揭示了文本中词语使用的潜在语义结构，以及如何根据用户的查询(通常称为概念搜索)提取文本的语义。对一组经历了LSI的文档进行的查询或概念搜索将返回在概念上与搜索标准相似的结果，即使结果与搜索标准没有共享特定的单词。“ 但我只能读

浏览 1提问于2011-10-05得票数 0

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概率潜在语义分析

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我正在寻找任何教程或PLSA在java中的实现。在这个链接中也有类似的问题，但是，没有对这个问题的回复。我看过Thomas Hoffman关于PLSA的演讲，但是我似乎无法理解它的实现。任何帮助都将不胜感激。

浏览 3提问于2013-07-17得票数 0

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潜在语义分析概念

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我读过用奇异值分解(SVD)在文本语料库中进行潜在语义分析(LSA)的文章。我知道如何做到这一点，我也理解SVD的数学概念。但我不明白为什么它适用于文本的语料库(我相信--必须有语言解释)。

浏览 0提问于2011-08-14得票数 13

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基于k均值的图像特征的潜在语义分析

我已经从一组图像中提取了颜色矩，并希望使用Kmeans进行维数约简，并找到顶层k个潜在语义。如何使用Kmeans进行潜在的语义分析？

浏览 0提问于2021-10-22得票数 0

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主题建模中的LSA、LDA或NMF？

我研究过潜在语义分析(LSA)、潜在Dirichlet分配(LDA)和非负矩阵因式分解(NMF)，但是如何确定哪一种算法最适合于特定任务？如果我只是连续地尝试所有这些，那么如何衡量结果呢？

浏览 0提问于2020-06-19得票数 2

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如何从LSA中获取相似度

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我正在做潜在语义分析，我试图从2个文档中获取相似度。我在Python上运行我的潜在语义分析代码，当我运行它时，我得到：[ 0.7376057 0.4596623 0.25422212]

浏览 5提问于2016-06-13得票数 0

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潜在语义分析如何处理语义

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有人说，LSA可以用于语义分析。但我不明白它在LSA是如何运作的。有人能告诉我LSA是如何处理语义的吗。

浏览 5提问于2014-08-15得票数 1

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选择合适的聚类方法进行潜在语义分析

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我已经使用潜在语义分析(LSA)进行了语义相似性分析，但我搞不清应该选择哪种聚类方法来实现我的目的。谢谢

浏览 1提问于2015-06-19得票数 0

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潜在语义分析与词干

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假设一个非常大的语料库，任何一种屈折的语言。下面的内容有意义吗？通过在这类语料库上应用LSA，具有相似概念的词在向量空间中会聚在一起，从而使对应于同一概念的屈折词形在理想情况下与其在空间中的引理相同。在这样的假设下，查询或语料库的任何词缀化或词干都是不必要的。还是我完全错了？

浏览 3提问于2017-03-14得票数 0

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我正在尝试写一个脚本，在那里我将计算几个文档的相似性。我想用LSA来做。我已经找到了下面的代码，并对其做了一些修改。我有一个输入3个文档，然后输出一个3x3矩阵，其中包含它们之间的相似性。我想做同样的相似度计算，但只对sklearn库。这有可能吗？from scipy.linalg import svdfrom numpy import asarray, sumfrom sklearn.metrics.pairwise import

浏览 0提问于2013-09-25得票数 6

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