LSA에서 유사성을 얻는 방법

Question

잠재적인 의미 분석에 대해 연구 중이며 2 개의 문서에서 유사성을 얻으려고합니다. 파이썬에 잠재 의미 분석의 내 코드를 실행하고 내가 그것을 실행할 때 내가 얻을 :

Here are the singular values 
[ 0.7376057 0.4596623 0.25422212] 
Here are the first 3 columns of the U matrix 
[[ 0.98465137 -0.172792 -0.02458864] 
[ 0.15675976 0.81362269 0.55986114] 
[ 0.07673365 0.55512255 -0.82822153]] 
Here are the first 3 rows of the Vt matrix 
[[ 0.08861949 0.02992777 0.36751379 0.9253024 ] 
[ 0.78716383 0.34742637 0.43792207 -0.26056147] 
[ 0.29462756 -0.93722956 0.17407106 -0.06704194]] 

는 어떻게하면이 숫자에서 유사성을 발견 할 것이다?

Answer 1

https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis은 LSI를 잘 설명하고 문제도 설명합니다.

라고 말하면 문서 i와 j 사이의 유사점을 확인하고 싶습니다. 은 diag (S) * d_i와 diag (S) * d_j의 코사인 유사성을 취한다.

+1에 가까울수록 더 비슷합니다.