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潜在语义分析理论及其应用
引用本文:盖杰,王怡,武港山.潜在语义分析理论及其应用[J].计算机应用研究,2004,21(3):9-12,20.
作者姓名:盖杰  王怡  武港山
作者单位:南京大学,软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60073030),国家"863"基金资助项目(2001AA110334)
摘    要:潜在语义分析(Latent Sereantic AnMysis,LSA)是一种用于自动地实现知识提取和表示的理论和方法,它通过对大量的文本集进行统计分析,从中提取出词语的上下文使用含义。在技术上,它同向量空间模型类型类似,都是采用空间向量表示文本,但通过SVD分解等处理,消除了同义词、多义词的影响,提高了后续处理的精度。将着重介绍LSA方法的基本思想、特点、实现方法,以及基于LSA思想的具体应用。

关 键 词:潜在语义分析  上下文  语义  向量空间模型
文章编号:1001-3695(2004)03-0009-04

The Theory and Application of Latent Semantic Analysis
GAI Jie,WANG Yi,WU Gang-shan Jiangsu ,China.The Theory and Application of Latent Semantic Analysis[J].Application Research of Computers,2004,21(3):9-12,20.
Authors:GAI Jie  WANG Yi  WU Gang-shan Jiangsu  China
Affiliation:GAI Jie,WANG Yi,WU Gang-shan Jiangsu 210093,China)
Abstract:Latent Semantic Analysis (LSA) is a completely automatic theory and method of the acquisition and representation of knowledge,which extracts the contextual-usage meaning of words by statistical computations applied to a large corpus of text.Technically,LSA is similar to Vector Space Mode (VSM),representing textual materials with space vectors.But LSA can advance the accuracy of subsequent processes by using a truncated Singular-Value Decomposition (SVD) to remove the influences of synonymy and polysemy.In this paper,the authors introduce the basic ideas,characters and implementations of LSA ,and discuss the applications based on LSA.
Keywords:Latent Semantic Analysis(LSA)  Context  Semantic  Vector Space Model(VSM)
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