Как используется латентная семантическая модель в анализе больших текстовых массивов?

Латентная семантическая модель (LSA, Latent Semantic Analysis) используется для выявления скрытых семантических связей между словами в больших текстовых массивах. textarget.ru

Процесс включает несколько этапов: textarget.ru

1. Подготовка данных. textarget.ru Текстовые данные предварительно обрабатывают: удаляют часто встречающиеся слова, которые не несут особого смысла, приводят слова к единой форме и разделяют текст на отдельные слова. textarget.ru
2. Построение матрицы «термин-документ». textarget.ru Строки матрицы представляют слова, а столбцы — документы. textarget.ru Каждая ячейка матрицы хранит информацию о том, сколько раз слово встретилось в соответствующем документе. textarget.ru
3. Сокращение размерности. textarget.ru Матрица «термин-документ» может быть очень большой и неэффективной для анализа. textarget.ru LSA использует методы снижения размерности, чтобы сократить размерность матрицы и выделить наиболее значимые семантические связи. textarget.ru
4. Выявление семантических связей. textarget.ru После снижения размерности матрицы LSA представляет тексты в новом пространстве, где похожие слова или тексты будут иметь близкие числовые векторы. textarget.ru Можно сравнивать расстояния между векторами, чтобы определить степень семантической близости между словами. textarget.ru

LSA используется для различных задач, таких как поиск похожих документов, рекомендации контента и извлечения смысла из больших наборов текстовых данных. textarget.ru

Некоторые области применения LSA: поисковые системы, анализ потребительских предпочтений, создание персонализированных учебных программ и другие. linkrobot.ai