深入探讨LSA语义分析在GitHub上的应用

什么是LSA语义分析？

_LSA（潜在语义分析）是一种用于文本分析的技术，旨在通过分析文本之间的潜在关系来捕捉它们的语义信息。这种方法在自然语言处理（NLP）和机器学习领域广泛应用。LSA通过对文本进行_奇异值分解，可以发现词汇之间的隐含关系，进而用于信息检索、文本分类等任务。

LSA的基本原理

LSA的核心思想是通过构建一个_词-文档矩阵_，其中行表示词汇，列表示文档。然后，利用_奇异值分解_（SVD）将高维数据降维，从而提取出文本中的潜在语义结构。具体过程包括：

1. 构建词-文档矩阵

   • 计算词汇的权重（例如，TF-IDF）
   • 创建矩阵，其中行是词，列是文档

2. 应用奇异值分解

   • 分解矩阵为三个部分：U、Σ和V