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lsa 语义分析,ospf lsa信息分析

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潜伏期语义分析(潜在语义分析 ， LSA)或随机投射等 。、Gensim中的算法，例如latentsmanticanalysis(latent/语义分析LSA-2/LSA)、LatentDirichletAllocation、RandomProjections、和语义 documents是在语料库的训练下，通过测试词的统计共生模式发现的 。

1、如何计算两个文档的相似度当前课程地图中所有课程之间的相似度是基于gensim计算的，自己写的调用代码不到100行 。题目模型采用LSI(latentsmanticindexing，中文译为浅层语义 index)、LSI和LSA(latentsmanticanalysis，Shallow语义分析)1)tfi df、余弦相似度和向量空间模型是信息检索中最基本的知识点 。入门级参考资料请参见吴军《数学之美》第十一章“如何确定网页与查询的相关性”和第十四章“余弦定理与新闻的分类”中的通俗介绍，或者阮一峰撰写的两篇科普文章《TFIDF与余弦相似度的应用(一):关键词自动提取》和《TFIDF与余弦相似度的应用(二):查找相似文章》 。
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2、基于Gensim的文本相似度计算Gensim是一个Python自然语言处理库 。所使用的算法，如TFI测向法($ TERM频率-逆文档频率)，意味着潜在离散位置(LDA) 。潜语义分析(LSA)或RandomProjections等 。

此外，Gensim还实现了word2vec功能 ， 可以将单词转化为单词向量 。语料库是一组原始文本，用于无监督地训练文本主题的隐藏结构 。不需要手动标记语料库中的附加信息 。在Gensim中，语料库通常是一个迭代对象(比如一个列表) 。每次迭代返回一个稀疏向量 ， 可用于表达文本对象 。向量是一组文本特征的列表 。

3、gensim简介Gensim是一个从文档中自动提取语义 topics的Python库，聪明到可以媲美无痛人流 。Gensim可以处理原生的、非结构化的数字化文本(纯文本) 。Gensim中的算法，如latentsmanticanalysis(Latent/语义分析LSA-2/LSA)，LatentDirichletAllocation，RandomProjections，在语料库的训练下，通过测试词的统计共现模式来发现文档的 。

当得到这些统计模式后 ， 任何文本都可以用语义表示法简洁地表达出来，并可以得到一个局部相似度，以区别于其他文本 。数字化文档的集合，用于自动推断文档的结构和主题 。所以语料库也叫trainingcorpus，用这些推断出来的潜在结构 ， 在没有人为干预的情况下，给新文档分配主题，比如给文档做标记，这是不存在的 。
4、LDA算法里面Dirichlet分布的两个参数alpha和beta怎样确定 1 。判断两个文档相似度的传统方法是看两个文档中一起出现的字数，比如TFIDF，这种方法没有考虑到文本背后的语义关联 。两个文档中一起出现的单词可能很少或没有，但这两个文档是相似的，比如下面两句话:“乔布斯离开了我们 。”“苹果的价格会降吗？”可以看出，上面两句话并没有共同的用词，但都差不多，如果用传统的方法判断，两个句子肯定是不相似的，所以判断文档的相关性要考虑文档的语义，而语义挖掘的武器就是主题模型，LDA是比较有效的模型之一 。

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