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文本主题模型之潜在语义索引(LSI)

当然还有一些不是基于统计的方法,比如我们下面讲到的LSI。2.  其实是一个东西,后面我们统称LSI,它是一种简单实用的主题模型。LSI是基于奇异值分解(SVD)的方法来得到文本的主题的。 LSI简单实例    这里举一个简单的LSI实例,假设我们有下面这个有10个词三个文本的词频TF对应矩阵如下:?     LSI用于文本相似度计算    在上面我们通过LSI得到的文本主题矩阵可以用于文本相似度计算。而计算方法一般是通过余弦相似度。比如对于上面的三文档两主题的例子。 LSI主题模型总结    LSI是最早出现的主题模型了,它的算法原理很简单,一次奇异值分解就可以得到主题模型,同时解决词义的问题,非常漂亮。

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《数学之美》拾遗——潜在语义索引(LSI)

一、潜在语义索引的提出    潜在语义索引(LSI),又称为潜在语义分析(LSA),是在信息检索领域提出来的一个概念。

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    《数学之美》拾遗——潜在语义索引(LSI)

    一、潜在语义索引的提出    潜在语义索引(LSI),又称为潜在语义分析(LSA),是在信息检索领域提出来的一个概念。

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    ​1970年代-大规模集成芯片(LSI)、ASIC和电子游戏吃豆人的诞生

    1970年代发展迅速的十年,BASIC和C高级编程语言在这十年中被广泛采用,大规模集成芯片(LSI)、ASIC等也被广泛应用到电子游戏中,同时经典游戏《吃豆人》和《星际迷航》也在这个时期诞生的,接下来让我们看看这十年的电子游戏和 到1975年中期,大规模集成(LSI)微芯片已经变得足够便宜,可以集成到消费品中。 第二年,General Instrument发布了一款“Pong-on-a-chip”LSI,并以低廉的价格提供给任何感兴趣的公司。

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    NLP系列学习:潜在语义牵引

    二:潜在语义索引概述LSI是基于奇异值分解(SVD)的方法来得到文本的主题的。 三:LSI的应用性LSI在我看来最关键的还是设计K的取值,如果K取的很合适,可以把联系较为紧密的词语提出来,其实就是用降维做相关性计算.但是LSI现在并不是那么流行,也是有一些原因:1:太慢SVD计算太费劲了 3:LSI不能聚类因为LSI 得到的不是一个概率模型,缺乏统计基础,结果难以直观的解释。 所以聚类不行,但是该算法后续额变种包括LDA聚类是很有效的,因为LSI找的是特征子空间,聚类找的则是实例分组,LSI 虽然能得到看起来貌似是聚类的结果,但其意义不见得是聚类所想得到的。 四:实验代码整理ing~后续附加五:总结对于LSI,我们在一些规模较小的问题上,使用LSI是很划算的,但是你想实打实的做主题模型,因为数据量太多了,还是老老实实用LDA这样的模型吧.

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    python文本相似度计算

    步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识两篇中文文本,如何计算相似度? 因此,这里引入了Latent Semantic Indexing(LSI)从文本潜在的主题来进行分析。 LSI通过奇异值分解的方法计算出文本中各个主题的概率分布,严格的数学证明需要看相关论文。假设有5个主题,那么通过LSI模型,文本向量就可以降到5维,每个分量表示对应主题的权重。 python实现分词上使用了结巴分词,词袋模型、TF-IDF模型、LSI模型的实现使用了gensim库。 sims = indexprint list(enumerate(sims))构建LSI模型,设置主题数为2(理论上这两个主题应该分别为高血压和iOS)lsi = models.LsiModel(tfidf_vectors

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    全新Gensim4.0代码实战(03)-相似性查询

    其次,LSI的好处是可以识别术语(在我们的情况下是文档中的单词)与主题之间的模式和关系。 我们的LSI空间是二维的(num_topics = 2),所以有两个主题,但这是任意的。 如果您有兴趣,可以在这里阅读有关LSI的更多信息:潜在语义索引_:现在假设用户键入查询“人机交互”。 我们会 希望按照与该查询相关性的降序对我们的九个语料库文档进行排序。 在我们的情况下,它们是相同的九个文档 用于训练LSI,转换为2-D LSA空间。 但这只是偶然的,我们 可能还一起索引了另一个语料库.from gensim import similaritiesindex = similarities.MatrixSimilarity(lsi) # transform corpus to LSI space and index itindex输出:2021-01-28 10:37:02,431 : WARNING : scanning corpus

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    python专业方向 | 文本相似度计算

    步骤1、分词、去停用词2、词袋模型向量化文本3、TF-IDF模型向量化文本4、LSI模型向量化文本5、计算相似度理论知识两篇中文文本,如何计算相似度? 因此,这里引入了Latent Semantic Indexing(LSI)从文本潜在的主题来进行分析。 LSI通过奇异值分解的方法计算出文本中各个主题的概率分布,严格的数学证明需要看相关论文。假设有5个主题,那么通过LSI模型,文本向量就可以降到5维,每个分量表示对应主题的权重。 python实现分词上使用了结巴分词,词袋模型、TF-IDF模型、LSI模型的实现使用了gensim库。 sims = indexprint list(enumerate(sims)) 构建LSI模型,设置主题数为2(理论上这两个主题应该分别为高血压和iOS)lsi = models.LsiModel(tfidf_vectors

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    python文本相似度计算

    步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似度? 因此,这里引入了Latent Semantic Indexing(LSI)从文本潜在的主题来进行分析。 LSI是概率主题模型的一种,另一种常见的是LDA,核心思想是:每篇文本中有多个概率分布不同的主题;每个主题中都包含所有已知词,但是这些词在不同主题中的概率分布不同。 LSI通过奇异值分解的方法计算出文本中各个主题的概率分布,严格的数学证明需要看相关论文。假设有5个主题,那么通过LSI模型,文本向量就可以降到5维,每个分量表示对应主题的权重。 sims = indexprint list(enumerate(sims)) 构建LSI模型,设置主题数为2(理论上这两个主题应该分别为高血压和iOS) lsi = models.LsiModel(

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    python文本相似度计算

    步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似度? 因此,这里引入了Latent Semantic Indexing(LSI)从文本潜在的主题来进行分析。 LSI是概率主题模型的一种,另一种常见的是LDA,核心思想是:每篇文本中有多个概率分布不同的主题;每个主题中都包含所有已知词,但是这些词在不同主题中的概率分布不同。 LSI通过奇异值分解的方法计算出文本中各个主题的概率分布,严格的数学证明需要看相关论文。假设有5个主题,那么通过LSI模型,文本向量就可以降到5维,每个分量表示对应主题的权重。 sims = indexprint list(enumerate(sims)) 构建LSI模型,设置主题数为2(理论上这两个主题应该分别为高血压和iOS) lsi = models.LsiModel(

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    gensim技术文档

    (2)利用初始化的模型将语料转化为对象的向量1)TFIDF(词频逆文档频率)2)LSI(潜在语义索引) 将词袋模型或TFIDF空间映射到低维度的潜在空间,推荐200-500为金标准,在达观数据的长文本分类中 LSI可以进行增量训练,只要有新文档可以一直输入模型当中,通过add_document方法。如果python报memoryerror,那就是内存不够了,需要降低维度。 在单纯使用LSI向量,不加入TFIDF的情况下,准确率不高。 如果单纯将corpus转化为LSI向量,需要将测试文章用LSI模型转化一次:

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    复现经典:《统计学习方法》第20章 潜在狄利克雷分配

    corpus)corpus_tfidf = corpus print(TF-IDF:)for c in corpus_tfidf: print(c)TF-IDF: print(nLSI Model:)lsi models.LsiModel(corpus_tfidf, num_topics=2, id2word=dictionary)topic_result = ]pprint(topic_result)LSI Model:, , , , , , , , ] print(LSI Topics:)pprint(lsi.print_topics(num_topics=2, num_words=5))LSI Topics : similarity = similarities.MatrixSimilarity(lsi) # similarities.Similarity()print(Similarity:)pprint

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    基于数据库的PCIe闪存卡解决方案

    在2013年底,云和恩墨和LSI公司一起举行了一次媒体发布会,介绍了两家公司在解决方案上的合作。我摘录一下媒体发布的一些内容和我的部分观点,和大家分享。 但是将这个层面优化到极致之后,IO存储的瓶颈仍然明显,满足不了实时性的要求;第二阶段我们把 LSI的闪存方案带给用户,试着用通过Flash卡去解决IO方面的问题,并获得了成功。 5.北京邮政项目共采用了四块卡LSI闪存卡,并且通过X86服务器+Flash闪存卡的模式取代了以前传统的SAN架构,并抛弃了传统的磁盘阵列。 【提示】在我们的发布会之后不久,也即2013-12-16,Avago Technologies公司收购了LSI,收购价格66亿美元,较当时溢价41%。而Avago今日市值约132亿美元。

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    【STM32H7教程】第37章 STM32H7的LPTIM低功耗定时器应用之PWM

    使用LSE,LSI或者外部输入的好处是停机状态下,LPTIM1也可以正常工作。  V7开发板使用的LSE晶振是32768Hz。  STM32H743的LSI频率约32KHz。  选择LSI的配置如下:#define LPTIM_CLOCK_SOURCE_LSI * LSI 时钟约32KHz *RCC_PeriphCLKInitTypeDef RCC_PeriphCLKInitStruct 而LSE和LSI是可以正常工作的,所以LPTIM系统时钟使用LSE或者LSI依然可以在停机模式下工作。进入停机模式调用函数HAL_PWR_EnterSTOPMode即可。 停机状态可以正常工作的关键是LSE,LSI时钟不会被关闭,同时也可以选择使用外部时钟源。 停机状态可以正常工作的关键是LSE,LSI时钟不会被关闭,同时也可以选择使用外部时钟源。

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    【STM32H7教程】第38章 STM32H7的LPTIM低功耗定时器应用之超时唤醒

    使用LSE,LSI或者外部输入的好处是停机状态下,LPTIM1也可以正常工作。  V7开发板使用的LSE晶振是32768Hz。  STM32H743的LSI频率约32KHz。  选择LSI的配置如下:#define LPTIM_CLOCK_SOURCE_LSI * LSI 时钟约32KHz *RCC_PeriphCLKInitTypeDef RCC_PeriphCLKInitStruct #define LPTIM_CLOCK_SOURCE_LSI * LSI 时钟32768Hz * 4. 停机状态可以正常工作的关键是LSE,LSI时钟不会被关闭,同时也可以选择使用外部时钟源。 停机状态可以正常工作的关键是LSE,LSI时钟不会被关闭,同时也可以选择使用外部时钟源。

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    n2.vSphere各版本所遇入坑解决

    software vib install -v lsi-msgpt3-16.00.01.00-1OEM.600.0.0.2768847.x86_64.vib #安装后重启进行查看安装的驱动:~] esxcli PERC H730 Minivmhba3 lsi_msgpt3 link-na sas.51866da091944100 (0000:04:00.0) Avago (LSI Logic) Dell 12Gbps esxcfg-scsidevs -a #查看HBA卡状态及类型vmhba3 lsi_msgpt3 link-na sas.51866da091944100 (0000:04:00.0) Avago (LSI 的vib$esxcli software vib list | grep lsu-lsi-mptsas-pluginlsu-lsi-mptsas-plugin 1.0.0-1vmw.600.0.0.2494585 VMware VMwareCertified 2018-11-14$esxcli software vib remove -n lsu-lsi-mptsas-pluginRemoval Result

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    【leetcode刷题】T40-根据字符出现频率排序

    d.get(si, ) +         ls = list(d.items())        # 按照value排序        ls.sort(key=lambda x:x        for lsi  in ls:            res.extend( * lsi)        return .join(res) C++版本typedef pair PAIR;   struct CmpByValue

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    【leetcode刷题】T60-Z字形变换

    flag = True                else:                    count -=         # 拼接字符串        for lsi  in ls:            res += lsi        return res C++版本class Solution {public:    string convert(string

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    【leetcode刷题】T39-字符串中的第一个唯一字符

    d = {}        for si in s:            d = d.get(si, ) +         # 得到所有唯一字符        ls = )        for lsi  in ls:            res = min(res, s.index(lsi))        return res C++版本class Solution {public:    int

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    运维天地-服务器05-X86-PCServer磁盘信息获取

    = -1: raid_card_manufacturer = lsi return raid_card_manufacturer elif output.find(Hewlett) ! disk_info = self.adaptec_disk() return raid_card_manufacturer, disk_info elif raid_card_manufacturer == lsi 磁盘信息是通过raid卡工具来获取的 市面上主流的raid厂家:lsi|adaptec|hp 接下来就是字符串的处理(过滤、分割、拼接)

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