目录潜在语义分析 (latent semantic analysis, LSA)单词向量空间与话题向量空间单词向量空间 (word vector space)话题向量空间 (topic vector space)潜在语义分析算法 (矩阵奇异值分解算法)非负矩阵分解算法 (non-negative matrix factorization, NMF)非负矩阵分解非负矩阵分解的形式化非负矩阵分解算法
一、潜在语义索引的提出
原创
2023-06-15 06:22:40
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下面谈谈...
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2022-09-27 09:34:26
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1 LSA Introduction LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析，也被称为LSI(latent semantic index)，是Scott Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法...
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2013-11-11 17:40:00
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潜在语义分析通过矢量语义空间来分析文档和词的关系。基本假设：如果两个词多次出现在同个文档中，则两个词在语义上具有相似性。LSA使用大量文本构成矩阵，每行表示一个词，一列表示一个文档，矩阵元素可以是词频或TF-IDF，然后使奇异值分解SVD进行矩阵降维，得到原矩阵的近似，此时两个词的相似性可通过其向量cos值。 降维原因：- 原始矩阵太大，降维后新矩阵是原矩阵的近似。- 原始矩阵有噪音，降
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2024-01-09 15:45:01
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## 潜在语义分析的实现流程
潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）是一种文本挖掘技术，用于从大规模语料库中发现隐藏的语义关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现潜在语义分析。
### 1. 数据预处理
在进行潜在语义分析之前，我们需要对原始文本数据进行预处理。预处理步骤包括以下几个方面：
- 文本分词：将文本拆分成单词或短语的序列。
- 去除停
原创
2023-12-15 05:57:27
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文章引用：http://blog.sina.com.cn/s/blog_62a9902f0101cjl3.htmlLatent Semantic Analysis (LSA)也被称为Latent Semantic Indexing(LSI)，理解就是通过分析文档去发现这些文档中潜在的意思和概念。如果...
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2015-09-16 18:16:00
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概率潜在语义分析(probabilistic latent semantic analysis，PLSA)是一种利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法。
跟潜在语义分析相似，而其特点是基于概率模型，用隐变量表示话题；整个模型表示文本生成话题，话题生成单词，从而得到单词-文本共现数据的过程。
概率潜在语义分析模型有生成模型，以及等价的共现模型。
假定n个文本的集合，文本
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2024-06-24 06:29:46
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一， python是什么？Python是一种解释型的编程语言，自身具备功能强大的标准库，对于新手来说，极易上手，在代码编写的过程中，python特别强调代码规范，采用PEP8的编码规则。二， python的常见数据类型<1>，字符串（ String ） 单引号或双引号中的数据就是字符串a = "hello word"
print(type(a)) # 打印a的数据类型 —— str
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2023-09-19 11:23:51
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主题模型（Topic Models）是一套试图在大量文档中发现潜在主题结构的机器学习模型，主题模型通过分析文本中的词来发现文档中的主题、主题之间的方式和主题的发展。通过主题模型可以使我们组织和总结无法人工标注的海量电子文档。较早的主题模型有混合语言模型（Mixture of Unigram），潜...
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2015-09-17 08:54:00
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语义分割1原理2模型3数据集3.1普通数据集3.2遥感影像数据集4评价指标4.1时间复杂度4.2内存损耗4.3精确度4.3.1 PA4.3.2mPA4.3.3 IOU4.3.4 mIOU4.3.5 FWIoU5参考资料6之后要实现的 1原理图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分，但与
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2024-05-13 09:29:56
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编者按：智能语音识别系统目前已经实现商业化应用，广泛应用于客服行业，包括智能语音客服和智能客服呼叫中心。那么智能语音识别系统如何识别客户意图，如何判断智能客服系统的语音识别能力呢？本文我们将结合语音识别技术原理为大家回答以上问题。➤ 模式识别原理智能语音识别系统是计算机技术和人工智能发展的产物，其对语音的识别处理依赖于计算机的运行计算，但是计算机只认识二进制编码，如何通过语音的形式让计算机了解客户
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2024-01-31 06:48:03
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简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。需要说明的是，这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性，因此文中的很多表述实际上是不准确的。首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。在开始语音识别之前，有时需要把首尾端
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2024-07-01 05:48:25
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一、简介 语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图等领域有着比较广泛的应用。 分割网络现状： 在ResNet以后使用深度学习进行分类任务的性能已经超过了人类，但是目标检测任务和分割任务的准确度却一直较低，其中分割任务的准确度是最低的。因为分
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2024-03-12 20:56:17
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一、FCNFCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation），语义分割的全卷积网络，网络中的全连接层被卷积层作为替代，输出的是热力图而非类别。 图像语义分割是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别，从而进行区域划分，实现了从图像级别的分类进一步延伸到像素级别的分类。1、网络
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2024-03-15 09:48:01
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知识图谱入门 【一】- 认识图谱技术知识图谱入门 【二】- 知识表示与知识建模知识图谱入门 【三】- 知识抽取知识图谱入门 【四】- 知识挖掘知识图谱入门 【五】- 知识存储知识图谱入门 【六】- 知识融合知识图谱入门 【七】- 知识推理知识图谱入门 【八】- 语义搜索知识图谱入门 【九】- 知识问答语义搜索简介什么是语义搜索，借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是
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2024-05-08 15:19:58
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Elastic Learned Sparse EncodeR（或 ELSER）是一种由 Elastic 训练的 NLP 模型，使你能够使用稀疏向量表示来执行语义搜索。 语义搜索不是根据搜索词进行字面匹配，而是根据搜索查询的意图和上下文含义检索结果。本教程中的说明向你展示了如何使用 ELSER 对数据执行语义搜索。提示：在使用 ELSER v1 进行语义搜索期间，仅考虑每个字段的前 512 个提取的
分析动态语义错误与静态语义错误
动态语义错误： 逻辑上的错误，比如死循环等，编译器在编译的时候并未发现，但逻辑上这是个错误；静态语义错误： 可被编译器发现的语法错误，比如 (5+6（）； 这种在编译器编译的时候就会被发现的语法错误； #include<iostream>
using namespace std;
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2023-06-12 17:41:51
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Self-Prediction for Joint Instance and Semantic Segmentation of Point CloudsAbstract（一） Introduction（二） Related Work（三） Methodology3.1 Self-Prediction3.2 Associated Learning Framework3.3 Optimization
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2024-05-15 11:29:53
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目录一、网络结构（一）左半部分（特征提取部分）（二）右半部分（特征融合部分）（三）代码实现（二）重叠平铺策略（三）加权损失（四）随机弹性形变一、网络结构（图源来自网络）这个结构的思想其实就是先对图像进行卷积+池化，进行特征提取，也就是U型的左半部分，然后对图像拼接+上采样，进行特征融合。 （一）左半部分（特征提取部分）两个3x3的卷积层（ReLU）+ 一个2x2的maxpooling层构
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2024-03-19 16:51:48
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