潜在语义索引（Latent Semantic Indexing）是一个严重依赖于SVD的算法，本文转载自之前吴军老师《数学之美》和参考文献《机器学习中的数学》汇总。
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在自然语言处理中，最常见的两类的分类问题分别是，将文本按主题归类（比如将所有介绍亚运会的新闻归到体育类）和将词汇表中的字词按意思归类（比如将各种体育运动的名称个归成一类）。这两种分类问题都可用通过矩阵运算来圆满地、同时解决。为了说明如何用矩阵这个工具类解决这两个问题的，让我们先来来回顾一下我们在余弦定理和新闻分类中介绍的方法。
分类的关键是计算相关性。我们首先对两个文本计算出它们的内容词，或者说实词的向量，然后求这两个向量的夹角。当这两个向量夹角为零时，新闻就相关；当它们垂直或者说正交时，新闻则无关。当然，夹角的余弦等同于向量的内积。从理论上讲，这种算法非常好。但是计算时间特别长。通常，我们要处理的文章的数量都很大，至少在百万篇以上，二次回标有非常长，比如说有五十万个词（包括人名地名产品名称等等）。如果想通过对一百万篇文章两篇两篇地成对比较，来找出所有共同主题的文章，就要比较五千亿对文章。现在的计算机一秒钟最多可以比较一千对文章，完成这一百万篇文章相关性比较就需要十五年时间。注意，要真正完成文章的分类还要反复重复上述计算。
在文本分类中，另一种办法是利用矩阵运算中的奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称 SVD)。现在让我们来看看奇异值分解是怎么回事。首先，我们可以用一个大矩阵A来描述这一百万篇文章和五十万词的关联性。这个矩阵中，每一行对应一篇文章，每一列对应一个词。
在上面的图中，M=1,000,000，N=500,000。第 i 行，第 j 列的元素，是字典中第 j 个词在第 i 篇文章中出现的加权词频（比如，TF/IDF)。读者可能已经注意到了，这个矩阵非常大，有一百万乘以五十万，即五千亿个元素。
奇异值分解就是把上面这样一个大矩阵，分解成三个小矩阵相乘，如下图所示。比如把上面的例子中的矩阵分解成一个一百万乘以一百的矩阵X，一个一百乘以一百的矩阵B，和一个一百乘以五十万的矩阵Y。这三个矩阵的元素总数加起来也不过1.5亿，仅仅是原来的三千分之一。相应的存储量和计算量都会小三个数量级以上。
文章图片
这里对SVD矩形分解做些说明： SVD矩阵分解其实是分解为如下形式： A = St * V * D 其中S为M * M的方阵， D为N * N的方阵， V为M * N的矩阵，由于V中不为零的元素都在对角线上，且为矩阵A的特征值，因此可以简写成上面的形式。
同时，由于M >> N, 矩阵直接分解还是非常困难，因此可以利用如下方式进行处理：
At * A 的特征值分解为 Dt * V * Vt * D A * At 的特征值分解为 U * Vt * V * Ut 而且 At * A* D = vi * D 可得： A * At* A * D = vi * A * D 因此可得： U = A * D 由于 M >> N，因此通过求解小矩阵At * A的特征值V和特征向量D，然后求出U,效率将大大的提高。
三个矩阵有非常清楚的
物理含义
。
第一个矩阵X中的每一列表示一类主题，其中的每个非零元素表示一个主题与一篇文章的相关性，数值越大越相关。最后一个矩阵Y中的每一列表示100个关键词，每个key word与500，000个词的相关性。中间的矩阵则表示文章主题和keyword之间的相关性。因此，我们只要对关联矩阵A进行一次奇异值分解，w 我们就可以同时完成了近义词分类和文章的分类。（同时得到每类文章和每类词的相关性）。 比如降至2维（rank=2），则document-term的关系可以在下面二维图中展现：
这里是通过将矩阵A降维到二维空间，也就是求两个特征值，从而聚类，提取语义，怎样选择合适的特征值，从而能够保证足够的特征信息，可以参考PCA中的特征空间维数的选取来，也可以根据谱分解空间来判断。
这里的二维图，其实就是将U V向量在二维平面中显示。
在图上，每一个红色的点，都表示一个词，每一个蓝色的点，都表示一篇文档，这样我们可以对这些词和文档进行聚类，比如说stock 和 market可以放在一类，因为他们老是出现在一起，real和estate可以放在一类，dads，guide这种词就看起来有点孤立了，我们就不对他们进行合并了。按这样聚类出现的效果，可以提取文档集合中的近义词，这样当用户检索文档的时候，是用语义级别（近义词集合）去检索了，而不是之前的词的级别。这样一减少我们的检索、存储量，因为这样压缩的文档集合和PCA是异曲同工的，二可以提高我们的用户体验，用户输入一个词，我们可以在这个词的近义词的集合中去找，这是传统的索引无法做到的。
现在剩下的唯一问题，就是如何用计算机进行奇异值分解。这时，线性代数中的许多概念，比如矩阵的特征值等等，以及数值分析的各种算法就统统用上了。在很长时间内，奇异值分解都无法并行处理。（虽然 Google 早就有了MapReduce 等并行计算的工具，但是由于奇异值分解很难拆成不相关子运算，即使在 Google 内部以前也无法利用并行计算的优势来分解矩阵。）最近，Google 中国的张智威博士和几个中国的工程师及实习生已经实现了奇异值分解的并行算法，我认为这是 Google 中国对世界的一个贡献。
最后说说个人拙见，这里我们可以把document和term（word）中间加上一层latent semantics项，那么上图中的X和Y矩阵就可以分别表示同一个latent semantics对不同document之间的相关性和同一latent semantics在不同terms之间的相关性联系。X和Y的大小分别是m*r与r*n，r为A矩阵的rank（秩），最后，B是A的r个奇异值组成的对角方阵（r*r），在谱分解中也就是A的r个特征值。
原文链接：
【优化算法|SVD分词分类的思考】 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8131087
