潜在语义分析的理论研究及应用

摘要

潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,简称LSA)通过奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)分析文本集之间的关系,是产生关健词——语义之间映射规则的方法.而随后又出现的PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)对基于奇异值分解的LSA又进行统计学的极大似然估计重新解释.LSA最初应用在文本信息检索领域,随着应用领域的不断拓展,LSA在信息过滤、跨语言检索、认知科学和数据挖掘中的信息理解、判断和预测等众多领域中得到了广泛的应用.