隐性语义分析与主题建模有什么区别?
隐含语义分析 (LSA) 和主题建模是自然语言处理中用于分析和提取信息的技术.然而,它们在方法和使用上不同.LSA是一种使用单数值分解 (SVD) 来分析单词和文档之间的关系的方法,产生减少的原始数据表示,捕获数据中的潜在,隐藏或隐藏的关系.这种减少表示或语义空间将两个词和文档映射到同一个空间,并允许它们进行比较.另一方面,主题建模是一种未经监督的学习技术,试图在文档集合中找到主要主题或主题.它以题组合或组合的结构来表示,而主题是分布或词组.一种最流行的方法是模拟 (LSA) 基于分类的方法,而LSA使用了更频繁的方法来发现两个主题或文档之间的关系.LSA使用了类似的方法来寻找与主题相关的内容,而LSA则更多地关注于分类的方法.