發信人: Chipmunk (花栗鼠無語中), 信區: DataMining
標  題: Re: LSI（潛在語義索引）到底是什么？
發信站: 南京大學小百合站 (Fri Apr 11 21:07:29 2003)


LSI是PCA(Primary Component Analysis)用在文本處理上，目的還是降維，
和向量空間模型、概率模型不是一個層次上的事物。

在IR里，可以先用LSI將query和document投影到低維空間，然后再計算它們
之間的距離(采用向量空間模型)。

使用LSI的潛在目的是將Co-occurring terms in the same document more often 
than chance投影到同樣的維上。

(請大家指正！)


【 在 supermoon (supermoon) 的大作中提到: 】
: 我看到有人說LSI是一種索引技術和倒排索引等一起并列；
: 也有人說LSI是特征選擇的一種方法，還有人說LSI是特征重構的方法，
: 是特征選擇的后一步工作；更有人說LSI是一種文本模型，和向量空間模型，
: 概率模型并列。到底LSI是什么？我真的胡涂了，求教各位大俠了。


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  有人說
         歡樂總是很短
         寂寞總是很長
  讓自己 在
         歡樂的日子里歡樂
         寂寞的日子里堅強

※ 來源:．南京大學小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 207.46.71.12]