latent-semantic-indexing

1열

1답변

간단한 이진 텍스트 분류

정의 된 개념적 공간 (여기서는 learning as it relates to work)과 관련하여 800k + 학술 논문을 관련성이 있거나 관련성이없는 (0) 것으로 분류하는 가장 효과적이고 간단한 방법을 찾습니다. 데이터는 다음과 같습니다 제목 & 추상적 인은 (= 1300 개 문자를 의미) 어떤 접근 방식들, 및/또는 포함에 대한 몇 가지 임계 값을

nlp text-classification n-gram document-classification latent-semantic-indexing 2016-11-24

---

1열

1답변

잠재 의미 분석 (LSA) LSI의 내 겸손한 이해 (기계 공학 배경)을 통해 나와 함께

곰을 이해하는 하나의 값 분해 (SVD) : : LSI에서 SVD를 수행 한 후 , 당신은 3 행렬이 U, S 및 V 전치 U는 단어를 주제와 비교하며 S는 각 기능의 강도를 측정합니다. Vt는 주제를 문서와 비교합니다. U dot S dot Vt 은 SVD 이전의 원래 매트릭스를 반환합니다. U dot S dot **Ut** 이 용어의 비교를 제공

analysis svd latent-semantic-indexing latent-semantic-analysis 2013-02-04

---

2열

1답변

scikit-learn - TF 또는 TF-IDF 모델에 맞춰야합니까?

sklearn (Python)에 다른 확률 모델 (latent Dirichlet Allocation, Non-negative Matrix Factorization 등)을 맞추는 최선의 방법을 찾으려고합니다. sklearn 문서의 예제를 보면, LDF 모델이 TF 어레이에 적합한 이유는 무엇인지, NMF 모델은 TF-IDF 어레이에 맞는지 궁금합니다. 이 선

python scikit-learn tf-idf matrix-factorization latent-semantic-indexing 2016-10-21

---

2열

1답변

잠복 성 시맨틱 인덱싱 (LSI)

나는 Singular Value Decomposition을 배우는 중입니다. 어떤 목적으로이 개념을 사용할 수 있는지, 그리고 내가 읽고있는 책에서 SVD가 잠정적 의미 색인 작성에 사용되었다고 언급했습니다. 나는 LSI에 관한 기사를 거의 읽지 않았고, 검색 엔진이나 비슷한 응용 분야에서 LSI가 주로 사용 된 것처럼 보인다. 저는 LSI에서 소량의 데이

python svd latent-semantic-indexing 2016-12-10

---

6열

1답변

나는 다음과 같은 코드를 사용하여 파이썬에서 <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis" rel="nofollow">Wikipedia Article on latent semantic indexing</a>을 따르려고

파이썬 차이에 잠재 의미 분석 : documentTermMatrix = array([[ 0., 1., 0., 1., 1., 0., 1.], [ 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1.], [ 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0

python numpy nlp scipy latent-semantic-indexing 2012-04-25

---

9열

3답변

유사한 의미 또는 의미를 가진 구와 일치시키는 데 사용할 NLP 도구

비슷한 키워드 세트로 구문이나 키워드를 일치시켜야하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 나는 같은 의미 론적 분석을 수행 할 필요가있다. 예 : 관련 QT 싼 건강 보험 저렴한 건강 보험 적은 저렴한 건강 보험 공통의 의미에 대한 저렴한 비용으로 의료 보험 건강 보험 저렴한 의료 보험 여기에서 일반적인 의미 열의 단어는 관련 QT 열 아래 일치해야합니다. 나는

python nlp nltk latent-semantic-indexing 2012-08-03

---

1열

1답변

Gensim의 LSI 모델에서 토픽 점수를 얻는 방법은 무엇입니까?

나는 gensim에서 LsiModel을 사용하여 10000 개의 메일 모음에서 주제를 모델링했습니다. 각 주제에 대한 단어와 단어 점수를 얻고 파일에 저장할 수 있습니다. 나는 print_topics() 및 show_topics()을 사용해 보았지만 그 둘 모두는 해당 단어와 관련된 단어 & 만 반환합니다. 그러나 나는 또한 로그 파일에 출력하는 토픽 점수

python gensim latent-semantic-indexing 2013-10-29

---

0열

1답변

tf-idf의 수식은 gensim의 LSA 모델을 사용합니까?

tf와 idf를 계산할 수있는 다양한 방법이 있습니다. LSA 모델에서 gensim이 어떤 수식을 사용하는지 알고 싶습니다. 나는 소스 코드 lsimodel.py을 살펴 보았지만 문서 - 용어 행렬이 만들어지는 곳은 분명하지 않다. (아마 메모리 최적화 때문에). 가 one LSA paper에서 I 문서 기간 행렬의 각각의 셀은 그 단어의 엔트로피로 나누어

gensim tf-idf latent-semantic-indexing latent-semantic-analysis 2017-12-01

---

2열

2답변

주제 기반 추천 시스템의 사용자 프로파일 작성

관련 텍스트 문서를 사용자에게 제안하기 위해 주제 기반 권장 시스템을 제안하려고합니다. 나는 위키피디아 코퍼스에서 gensim을 사용하여 잠재 의미 론적 색인 모델을 훈련 시켰습니다. 이를 통해 문서를 LSI 주제 배포로 쉽게 변형 할 수 있습니다. 내 생각은 이제 사용자를 같은 방식으로 표현하는 것입니다. 그러나 물론 사용자에게는 기사를 본 기록 및 기사

python machine-learning recommendation-engine latent-semantic-indexing topic-modeling 2012-10-06

---

0열

1답변

LSA 유사 인터페이스

저는 번역학 박사 과정 학생이며 현재 논문을 공부하고 있습니다. 나는 논문에서 분석 방법으로 LSA Similarity 인터페이스를 사용하고있다. 내 배경은 컴퓨터 과학이 아니라 언어학에 있습니다. 나는 쉬운 LSA 문서 카테고리 분류 도구를 찾으려고했지만 어떤 것도 찾을 수 없었다. 나는 Gensim으로 노는 것을 시도했다, 나는 일하지 않았다. 내 문제

lsa latent-semantic-indexing latent-semantic-analysis 2014-12-21

---