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结合LSA的中文谱聚类算法研究
文本聚类 潜在语义分析 奇异值分解 谱聚类
2010/8/31
传统的文本谱聚类需要的文本相似矩阵依赖于向量空间模型，忽略了词与词之间的语义关系，存在词频维数过高、计算代价高等问题。针对这些问题，提出了一种基于潜在语义分析（latent semantic analysis，LSA）的文本相似矩阵构造方法，利用奇异值分解（singular value decomposition，SVD）降维，在低维的语义空间表示文本，以此来提高同类文本间的语义相似度，并进行了相...
结合优化的文档频和LSA的特征选择方法
词频 文档频 潜在语义分析
2009/12/10
为了提高文本分类算法的效率和精度，必须使用特征选择算法来降低特征空间的维数。然而许多常用特征选择算法在选择属性时，只是利用特征的权重而并没有考虑特征之间的隐含关系，使得得到的特征集存在一定的冗余，并不具备较好的代表性。首先给出了一个基于最小词频的文档频方法，并用它过滤掉一些词条以降低文本矩阵的稀疏性，然后使用LSA进行词语间的语义分析，消除同义词和多义词的影响，提高了文本分类的速度与精确度。实验结...
贝叶斯概率LSA模型权重更新算法
潜在语义分析 贝叶斯 权重更新
2009/9/30
针对潜在语义分析（LSA）模型的权重更新问题，提出了一种基于贝叶斯理论的自适应权重更新算法ALSAB。ALSAB采用最大后验概率估计与期望值最大（EM）算法对概率LSA模型参数进行有效的估计，在充分考虑多次更新中不常用字词概率参数降低问题的前提下，采用增量学习方法降低多次更新产生的累积效应。实验结果表明，与现有的权重更新算法相比，提出的ALSAB算法显著地提高了检索的准确率与召回率。
基于LSA的Web信息采集和统计服务
潜在语义分析 面向服务的架构 Web服务
2009/7/31
在网络信息时代，传统的统计预测方法已经不完全适用，而对特定领域的信息采集和统计的需求日趋明显，使有效定向采集和统计特定领域信息并得到其相应的预测结果成为一个日益重要的研究方向。该文通过运用汉语分词、潜在语义分析和语义匹配等技术，构造了用户兴趣模型，并同时使用了面向服务的体系结构来设计该Web信息采集统计服务，通过具体的实验验证了对Web信息结构分析和未知信息相关性预测来控制信息采集统计的效果。
LSA在中文短文自动判分系统中的应用研究
自动判分系统 LSA
2008/3/10
对潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）的理论基础进行了介绍，研究了潜在语义分析在中文短文写作自动评分领域的应用方法。从136名大学生的短文写作试卷着手，对比了不同的语义空间构造方法和不同数据标准化方法对机器自动评分结果的影响，探讨了SVD的作用和奇异值个数K的取值规律，比较了LSA对不同类型学生的短文写作自动评分结果的差异。通过与两名教师对学生短文写作评分的比较...