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自然语言处理实验演示 - 58. 潜在语义分析(Latent Semantic Analysis)
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主题模型是以非监督学习的方式对文档中的隐含语义结构进行聚类的统计模型。这些主题本质上十分抽象,即彼此相关联的词语构成一个主题。潜在语义分析 (LSA) 目的是利用词语周围上下文,以捕获隐藏概念或主题。最初是用在语义检索上,为了解决一词多义和一义多词的问题。在本实验中,我们将对 sklearn 的 fetch_20newgroups 文本数据集实现潜在语义分析,并通过数据可视化输出语义聚类效果。 个人用户获取视频内相关代码与数据集,请访问企业网站,扫描【知识微店(个人用户)】关注或订阅。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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