隐性语义索引(LSI)
1.Introduction
在向量模型中,将查询和文档均表示成同一空间下的向量,可以使用余弦相似度进行评分计算。但是,向量空间表示方法没有能力处理自然语言理解中的两个经典问题:一词多义(polysemy)和一义多词(synonymy)。使用LSI可以利用词项的共现情况,将词和文档映射到潜在语义空间,从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”,提高了信息检索的精确度。
2.SVD分解
文档集可以转换成词项-文档矩阵,每一行代表一个词项,每一列代表一个文档,矩阵元素(t,d)代表词项t在文档d中出现的次数。将词项-文档矩
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