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LSI

目录 算法步骤 优缺点 优点 缺点 适用场景 实现目的 上下游算法 上游 下游 算法步骤 1.构建词-文档矩阵(TF-IDF)。 2.利用SVD进行降维(k维)。 3.计算降维后的词-文档矩阵。 4.文档相似度&#x…

LSI理解

文章介绍流程:基本思想、结构图、例子讲解、优缺点、算法流程、具体分解矩阵含义分析。 基本思想 LSA(Latent Semantic Analysis,潜在语义分析)和LSI(Latent Semantic Index, 潜在语义索引)是1988年,美国贝尔通讯实验室的S.T.Dumais等人为解…

文本相似度之LSI

1.VSM简介 空间向量模型VSM,是将文本表示成数值表示的向量。在使用VSM做文本相似度计算时,其基本步骤是: 1)将文本分词,提取特征词s:(t1,t2,t3,t4) 2)将特征词用权重表示,从而将文本表示成数值向量s:(w1,w2,w3,w4),权重表示的方式一般使用tfidf 3)…

LSI 3008

原文参见LSI SAS3008 文章目录 [toc] LSI SAS30081 概述2 功能2.1 提供多种类型的控制器2.2 提供高速接口和模块2.3 可连接多个扩展设备2.4 支持SAS/SATA/SSD硬盘2.5 一致性检查2.6 故障自修复2.7 硬盘热备份2.8 硬盘直通2.9 硬盘低格2.10 硬盘节能2.11 硬盘热插拔2.12 硬盘指示…

LSA/LSI算法原理和实践

本篇文章主要转载自LSI/LSA算法原理与实践Demo 目录:1、使用场景2、优缺点3、算法原理 3.1、传统向量空间模型的缺陷3.2、Latent Semantic Analysis (Latent Semantic Indexing)3.3、算法实例 4、文档相似度的计算5、对应的实践Demo 目录: 1、使用场景…

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