第18章 概率潜在语义分析
基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别
ｍ ｅ ｈｏ ｔ ｄ。ｗ ｅ ｏ ａｎ ｔ ｅ ａ ｔｃｃ ｕｓｅ ｆｔ ｇ ｏ ｄｓ ｂｙ ＰＬＳＡ ，ａ ｈｅ ｐｏ ａ ｉｙ ｏｆａ ｔ ｒ ｔｗ ｏ ｄ ｉ ｈｅ ｔ ｒ ｂｔ ｉ ｈｅ ｓ ｍ ｎ ｉ ｌ ｔ ｒ ｏ ａｒ ｅｔｗ ｒ ｎｄ ｔ ｌ ｒｔ ａ ｇｅ ｒ ｓ ｔ ｎ ｄｅ ｅ — ｍ ｉ ｄ ｂｙ ａ ｓ ｏｎ ｎｅ ｙｎ ｙｍ－ ｓ ｄ ｍ ｅ ｈｏ ｂａ ｅ ｔ ｄ． Ｔ ｈ ｄｖ ｎｔ ｇ Ｏ ｂ ｈ ｍ ｅ ｈ ｅ ａ ａ ａ ｅ ｔ ｏｔ ｔ ｏｄｓｌｅ ｎ ｔ ａ ｈ ｙ ｃ ｎ ｗｏｒ ｅｌｗｉｈ ｔａ ｘ— ｉｓ ｉ ｈ ｔｔ ｅ ａ ｋｗ ｌ ｔ ｏｕ ｎｙ ｅ
第 ２ ５卷 第 ２期 ２１ ０ １年 ３月
中 文 信 息 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＩ ０Ｆ ＣＨ Ｉ ＮＥＳ Ｉ Ｅ ＮＦＯＲＭ ＡＴＩ ＯＮ ＰＲＯＣＥＳ Ｉ Ｓ ＮＧ
Ｖｏ１ ２５， ＮＯ ２ ． ．
Ｍ ａ． ｒ ，２０ １１
文 章 编 号 ：１ ０ — ０ ７ ２ １ ） ２０ ８ — ５ ０ ３ ０ ７ （ ０ １ ０ ０ ９０
３ ．山 西 大 学 数 学 科 学 学 院 ，山 两 太 原 ０ ０ ０ ） ３ ０ ６ 摘 要 ：该 文 利 用 概 率 潜 在 语 义分 析 ， 出 了两 种 用 于判 别 词 汇 情 感 倾 向 的 方 法 。 一 是 使 用 概 率 潜 在 语 义 分 析 获 给 得 目标 词 和 基 准 词 之 间 的 相 似 度 矩 阵 ， 利 用投 票 法 决 定 其 情 感 倾 向 ； 是 利 用概 率 潜 在 语 义分 析 获 取 目标 词 的 再 二
ａ ｌｓ ｉ ｔ ｎ ｍ ａ ｉ ｎ ｙｓｓ ＰＩＳＡ ）． Ｉ ｈｅ ｆｒ ｔｍ ｅ ｈｏ ｂｉ ｔｃ Ｌａ ｅ ｔＳｅ ｎｔｃ Ａ ａｌ ｉ （ ｉ ｎ ｔ ｉｓ ｔ ｄ，ｔ ｉ ｉａ ｉｙ ｍ ａ ｒｘ ｂｅ ｗ ｅ ｎ ｔ ｒ ｔｗ ｏ ｄｓａ ｒ ｈｅ ｓｍ ｌ ｒｔ ｔ ｉ ｔ ｅ ａ ｇｅ ｒ ｎｄ ｐａ —
基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究
不 同概 念被 划 归为 同 一 个类 别 ， 一 种是 两 篇 文 另
档 的某 特征 项分 别为 两个词但 表 达 了同一 概念被
划 归 为不 同的类别 ． 因此 ， 现“ 发 暗含” 在应 用文本
词 语之 间潜 在 的语 义关 系是 提高分 类系统性 能 的
一
存 储 的电子 文档 的数 目急剧 增 长 ， 特别 是 随 着 互
潜 在 的概 率 语 义 空 间 ， 将 文 档 和词 映 射 到 同一 个 语 义 空 间 ． 文 将 概 率 潜 在 语 义 分 析 模 型 用 于 中 文 文 本 分 并 该 类 ， 方 面 较 好 地处 理 了 自然 语 言 中的 同 义 、 义 问 题 ； 一 方 面 通 过 计 算 概 率 潜 在 语 义 空 间 中 向量 的 距 离 来 一 多 另 获得 文档 间 的类 别 信 息 从 而 达 到 文 本分 类 的 目的 ． 验 结 果 表 明 ， 分类 器具 有 良好 的 分类 性 能 ． 实 该
关 键词 ： 文文 本 分 类 ； 率 潜 在 语 义分 析 ； 义 空 间 中 概 语
中 图分 类 号 ： ３ １ ＴＰ ９ 文献标识码 ： Ａ
０ 引 言
近十年 来 ， 于 人 工智 能 的 自动文 本 分 类 技 基 术获 得 了长 足 的发 展 ， 主 要 是 因 为 以数 字 形 式 这
Ｌ Ａ）引， Ｓ 认 为 词 语 在 文 本 中 的使 用 模 式 内 Ｓ ￣ Ｌ Ａ 存在 着潜 在 的语义 结 构 ， 同义 词 之 间应 该具 有 基
简单 地说 ， 自动 文本 分 类 就 是 在 给定 的分 类
体 系下 ， 根据文 本 的 内 容 自动地 确 定 文 本关 联 的
潜在语义分析的理论研究及应用
收稿日期:2006—06—07作者简介:李华云(1969—),男,盐城工学院图书馆馆员,上海大学国际工商管理学院硕士在读,发表论文10余篇。
潜在语义分析的理论研究及应用李华云(盐城工学院,盐城224001)〔摘 要〕 潜在语义分析(Latent Semantic Analysis ,简称LS A )通过奇异值分解(S ingular Value Decom position ,简称S VD )分析文本集之间的关系,是产生关键词———语义之间映射规则的方法。
而随后又出现的P LS A (ProbabilisticLatent Semantic Analysis )对基于奇异值分解的LS A 又进行统计学的极大似然估计重新解释。
LS A 最初应用在文本信息检索领域,随着应用领域的不断拓展,LS A 在信息过滤、跨语言检索、认知科学和数据挖掘中的信息理解、判断和预测等众多领域中得到了广泛的应用。
〔关键词〕 潜在语义分析;P LS A ;奇异值分解〔Abstract 〕 Latent Semantic Analysis provides a means of creating the mapping rule of key w ord -concept.And then the Probabilistic Latent Semantic Analysis (P LS A )gives the LS A which is based on singular value decom posi 2tion a novel statistical explanation of maximum likely 2hood.Initially ,LS A is applied in the field of text in formation re 2trieval.With the ceaselessly development of its application ,LS A has g ot a wide application field in In formation Filter 2ing ,Cross 2language retrieval ,C ognitive Science and Date M ining which relate with in formation com prehension ,judg 2ment and prediction.〔K ey w ords 〕 Latent Semantic Analysis ;Probabilistic Latent Semantic Analysis ;S ingular Value Decom position 〔中图分类号〕G 354 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821(2006)11-0205-021 潜在语义索引方法及其特点潜在语义分析通过奇异值分解,将文档在高维向量空间模型中的表示,投影到低维的潜在语义空间中,有效地缩小了问题的规模。
概率潜在语义模型综述
概率潜在语义模型综述信息检索本质上是语义检索, 而传统信息检索系统都是基于独立词索引, 因此检索效果并不理想. 概率潜在语义索引是一种新型的信息检索模型, 它在潜在语义索引模型思想的基础上, 通过EM迭代算法将词向量和文档向量投影到一个低维空间, 消减了词和文档之间的语义模糊度, 使得文档之间的语义关系更为明晰。
论述了概率潜在语义索引的理论基础, 探讨了隐含语义索引在信息处理处理中的应用。
标签：信息检索；潜在语义索引；SVD分解；概率潜在语义索引1 简介传统的信息检索模型可归为三类：布尔模型、向量空间模型和概率模型。
它们都分别把文本和查询表示为索引词的集合，尽管使用了不同的方法，但本质上均为某种形式的索引词的匹配，而没有进一步做语义上的分析。
自然语言中存在大量的同义词、多义词，这分别对传统检索模型的召回率和准确率有不利的影响。
检索系统要求用户提供足够多精确、无歧义的关键词才有可能得到所需要的信息，这大大增加了系统使用的难度。
为了进行更自然更人性化的查询，检索系统必须能够处理自然语言中的同义、多义现象，进行语义上的分析。
潜在语义分析(LSA)是一种发现潜在语义并分析文档、词和语义三者之间关系的方法。
其主要思想是通过统计分析来发现文档中词与词之间存在的某种潜在的语义结构，并且使用这些潜在的语义结构来表示词和文本。
虽然潜在语义分析在信息检索领域取得了令人满意的效果，但是它存在几个缺陷：首先由于潜在语义分析过程中奇异值分解的物理意义不够明确，较难控制词义聚类的效果；此外这个算法的空间和时间复杂度太大，在目前的计算机硬件条件下很难实际适应实际应用。
针对潜在语义分析的这些缺陷，Hoffmann 提出了一种新的方法－概率潜在语义分析(PLSA)，该方法使用概率模型来表示“文档—潜在语义—关键词”三者之间的关系，文档和关键词都可以映射到同一个语义空间，这样，文档和文档以及文档和关键词之间的相似度都可以通过计算语义空间上的夹角而得以量化。
基于潜在语义分析的中文概念检索研究
基于潜在语义分析的中文概念检索研究一、内容概览随着互联网的普及和发展，越来越多的中文信息被存储在网络中。
然而由于中文语言的特殊性，检索中文信息变得尤为困难。
因此研究如何有效地检索中文概念成为了一个亟待解决的问题。
近年来基于潜在语义分析的中文概念检索技术逐渐受到关注，本文将围绕这一主题展开研究，探讨如何在海量中文信息中快速准确地找到用户所需的概念。
首先我们将对潜在语义分析技术进行简要介绍，以便读者了解该技术的基本原理和应用领域。
接着我们将分析现有的中文概念检索方法，总结各种方法的优缺点，为后续的研究提供参考。
在此基础上，我们将提出一种基于潜在语义分析的中文概念检索模型，通过实验验证该模型的有效性。
我们将讨论该模型在实际应用中的局限性以及未来的研究方向。
A. 研究背景和意义在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的文字信息，从新闻报道、学术论文到日常生活中的博客、微博等。
然而随着信息的增长，我们在查找特定信息时往往感到力不从心，尤其是在面对中文文本时，由于词汇的丰富性和歧义性，我们很难准确地找到所需的概念。
因此研究如何高效地对中文概念进行检索成为了一项亟待解决的问题。
潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)是一种基于概率模型的自然语言处理技术，它通过对文本中词语之间的关系进行建模，挖掘出词语之间的潜在关系，从而实现对文本的理解和检索。
近年来LSA在中文概念检索领域的应用逐渐受到关注，为解决中文概念检索问题提供了新的思路和方法。
本研究旨在探讨基于潜在语义分析的中文概念检索方法，以提高中文概念检索的效率和准确性。
首先我们将对现有的中文概念检索方法进行梳理和分析，总结其优缺点；其次，我们将尝试将潜在语义分析应用于中文概念检索，构建相应的检索模型；我们将通过实验验证所提出的方法在中文概念检索任务上的性能，并与其他常用方法进行比较。
本研究的意义在于：一方面，它有助于提高中文概念检索的效率和准确性，使得用户能够更快速、准确地找到所需信息；另一方面，它为潜在语义分析在中文领域的应用提供了有益的探索，拓展了该技术的适用范围。
probabilistic latent semantic analysis
probabilistic latent semantic analysis 概率潜在语义分析（probabilisticlatentsemanticanalysis,PLSA）是一种基于概率模型的文本主题分析方法。
PLSA是在潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis,LSA）的基础上发展而来的。
PLSA将文本表示为概率分布，将主题定义为概率分布的组合，然后使用EM算法来估计模型参数，从而得到文本的主题分布。
1. 背景在信息检索和文本挖掘领域，文本数据量越来越大，文本主题分析也变得越来越重要。
文本主题分析的目的是将文本表示为主题的概率分布，从而获得文本的语义信息。
传统的文本主题分析方法主要是基于词频矩阵或者TF-IDF矩阵，这些方法存在着一些问题，比如忽略了词语之间的关系，对于一些常见的词语，权重过高等。
为了解决这些问题，潜在语义分析（LSA）被提出。
LSA通过奇异值分解（SVD）将词频矩阵转化为词语和主题之间的关系矩阵，然后使用主题模型来进行文本主题分析。
但是LSA存在着一些问题，比如主题的数量需要人为指定，模型的可解释性不好等。
为了解决这些问题，概率潜在语义分析（PLSA）被提出。
2. 原理PLSA将文本表示为概率分布，将主题定义为概率分布的组合。
假设有N个文档，M个词语，K个主题。
对于每个文档d，PLSA将其表示为一个词语概率分布P(w|d)，对于每个主题z，PLSA将其表示为一个词语概率分布P(w|z)。
然后，PLSA假设每个文档的主题分布P(z|d)是由主题的概率分布P(z)和文档中每个词语的概率分布P(w|z)相乘得到的。
即：P(w|d)=∑z P(w|z)P(z|d)其中，P(w|d)表示文档d中词语w的概率分布，P(z|d)表示文档d中主题z的概率分布，P(w|z)表示主题z中词语w的概率分布，P(z)表示主题z的概率分布。
PLSA的目标是通过观察已有的文本数据，估计出模型参数P(w|z)和P(z|d)，从而得到新的文本的主题分布。
潜在语义分析中算法的并行化研究与实现的开题报告
潜在语义分析中算法的并行化研究与实现的开题报告一、研究背景和意义随着大数据时代的到来，人们面临着处理大规模文本数据的巨大挑战。
传统的文本分析方法往往受限于数据规模、人工干预的难度等问题而难以满足实际需求。
因此，自然语言处理（NLP）领域的一项重要研究内容——潜在语义分析（LSA）应运而生。
潜在语义分析是一种基于统计方法的文本分析技术，在语义层面上对文本数据进行降维、压缩和语义相似度计算。
其主要应用于信息检索、文本推荐、文本分类和情感分析等领域。
但是，由于大量的计算量和数据规模，LSA算法的效率往往比较低，限制了它们的应用范围。
因此，本研究旨在探究LSA算法的并行化研究和实现，以提高算法的运行效率和可扩展性，从而更好地适应大数据时代的需求。
二、研究内容和研究方法1、研究内容（1）分析潜在语义分析算法的运行机制和瓶颈问题。
（2）探讨并行化技术在LSA算法中的应用方法。
（3）设计并实现基于MapReduce的并行化LSA算法。
（4）基于Spark平台实现LSA算法的并行化。
2、研究方法（1）对潜在语义分析算法进行理论分析和实验验证，探讨算法的瓶颈问题。
（2）设计并实现基于MapReduce的并行化LSA算法，验证其可行性和有效性。
（3）结合Spark平台，进一步提高算法的处理效率和可扩展性。
三、预期成果和研究意义本研究的主要预期成果包括：（1）分析潜在语义分析算法的运行机制和瓶颈问题，深入探讨了LSA算法在大数据环境下的适用性。
（2）提出了MapReduce和Spark平台下的并行化LSA算法，通过实验验证算法的性能和有效性。
（3）改进LSA算法的计算效率和可扩展性，对其在实际应用中具有重要的指导和应用意义。
本研究具有以下研究意义：（1）提高潜在语义分析算法的计算效率和可扩展性，为文本分类、信息检索和推荐等领域的应用提供更好的支持。
（2）拓展并行化技术在自然语言处理领域中的应用，促进了科技的发展和进步。
《统计学习方法》笔记--概率潜在语义分析
《统计学习⽅法》笔记--概率潜在语义分析概率潜在语义分析(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，⽂本中所有单词的集合；设定K个话题，他们为集合，多项概率分布P(d)表⽰⽣成⽂本d的概率,多项条件概率分布P(z|d)表⽰⽂本d⽣成话题z的概率,多项条件概率分布P(w|z)表⽰话题z⽣成单词w 的概率。
⽣成模型⽣成模式通过以下步骤⽣成⽂本-单词共现数据：（1）依据概率分布P(d)，从⽂本集合中随机选取⼀个⽂本d，共⽣成N个⽂本；针对每个⽂本，执⾏下⼀步操作，（2）在⽂本d给定条件下，依据条件概率分布P(z|d)，从话题集合中随机选取⼀个话题z，共⽣成L个话题，（3）在话题z给定条件下，依据概率分布P(w|z)，从单词集合中随机选取⼀个单词w。
⽣成模型属于概率有向图模型，可以⽤以下的图表⽰，图1-1 概率潜在语义分析的⽣成模型从数据⽣成过程可推出⽂本-单词共现数据T的⽣成概率为所有单词-⽂本对（w，d）的⽣成概率乘积，⽽每个单词-⽂本对（w，d）的⽣成概率由以下公式决定：共现模型同样，⽂本-单词共现数据T的⽣成概率为所有单词-⽂本对（w，d）的⽣成概率乘积：但每个单词-⽂本对（w，d）的⽣成概率由以下公式决定：共现模型假设在话题z给定的条件下，单词w与⽂本d是条件独⽴的，即图1-2 概率潜在语义模型的共现模型虽然⽣成模型与共现模型在概率公式的意义上是等价的，但拥有不同的性质。
⽣成模型刻画⽂本-单词共现数据⽣成的过程，且单词变量w与⽂本变量d是不对称的，⽽共现模型描述⽂本-单词共现数据的拥有过模式，单词变量w与⽂本变量d是对称的。
基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别
基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别宋晓雷;王素格;李红霞;李德玉【摘要】This paper proposes two kinds of methods to determine the sentiment orientation of a word based on Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA). In the first method, the similarity matrix between target words and paradigm words is obtained by PLSA, and the polarity of each target word is then determined by voting. In the second method, we obtain the semantic cluster of target words by PLSA, and the polarity of a target word is then determined by a synonym-based method. The advantage to both methods lies in that they can work well without any external knowledge resources.%该文利用概率潜在语义分析,给出了两种用于判别词汇情感倾向的方法.一是使用概率潜在语义分析获得目标词和基准词之间的相似度矩阵,再利用投票法决定其情感倾向;二是利用概率潜在语义分析获取目标词的语义聚类,然后借鉴基于同义词的词汇情感倾向判别方法对目标词的情感倾向做出判别.两种方法的优点是均可在没有外部资源的条件下,实现词汇情感倾向的判别.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2011(025)002【总页数】5页(P89-93)【关键词】概率潜在语义分析;数据稀疏;语义聚类;情感倾向【作者】宋晓雷;王素格;李红霞;李德玉【作者单位】山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006;山西大学数学科学学院,山西太原030006;山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言在网络信息爆炸的今天，利用计算机自动分析大规模文本的情感倾向技术，在市场营销、客户关系管理以及政府舆情分析等诸多领域有着广阔的应用空间和发展前景。
概率潜在语义分析
间的外积表明在 Ｐ Ｓ Ｌ Ａ中是条件独立的， ｉ Ｋ个因子与侧面 （） ｉ
（ｉ 在 Ｌ Ａ中的混合特性代替了 ｉ 的就是找到数据映射 ，这 种数据 映射在词汇层次之外也能很 模型 中的混合成分相对应 ，ｉ） Ｐ Ｓ 好地提供信息， 并且揭露相关实体间的联系。 由于 Ｌ Ａ的一 奇异值 。Ｐ Ｓ Ｓ Ｌ Ａ与 Ｌ Ａ关键 的不 同在于利用 目标函数来决定 Ｓ
Ｌ ｋ１ 的 二 次 ． 纯 形 。 持 续 次 单纯 形 中 ， 合 权 重 Ｐ ｚＩ ≤ －Ａ有很大 的益处 ： 忽略数值稳定
性的潜在问题， Ｖ Ｓ Ｄ能够被准确地计算， Ｍ 算法是一种 只能 Ｅ
尽管如此 ， ｄ 唯 一 地 确 定 一 个 点 。 尽 管 所 介 绍 的 潜在 变 量 的不 连 续 性 ， 保证找到概似 函数 的局部极大值的迭代渐进算法。 ） Ｅ 但连续 的潜在 空间被包含在所有 多项式分布的空间中。对于 在所有试验 中， Ｍ 的计算时间没有 明显地 比在 同现数组中的
了一种更有 原则性 的， 并且在 统计方面有巩 固基础 的方法。为 了避免过适应 ， 我们 通过缓增 Ｅ 算法提 出一 Ｍ
种广泛适用 的最大概似泛化模 型。在 大量的实验 当中， 我们 的方法在原有 的潜在语 义分析的基础 上做 了大量
和 持 续 改进 。
关键词 ：信息检 索 同现数据 中图分类号 ：（２ １ ３ ０
让我们 简捷地讨论一些关于这个观点的例子 ，进一步揭
ＬＡ Ｓ 我们 已经 为了强调这个观 点并且证 实与 Ｌ Ａ的相关性 ， Ｓ 在矩 阵符 示在词汇内容方面 Ｐ Ｓ 比 Ｌ Ａ更加优越的地方。 斟协论坛 ・２ １ ０ ０年第 ５期【 ）— — 下
—
—
生 成 了一 个 带 有 在 聚 类 上 的 ｌ６ 个 文本 摘 要 的数 据 集 ， 且 于直接取决于复杂度的性能标准的应用 中。因此在文本学 习 ５８ 并
基于概率潜在语义分析模型的自动答案选择
Ａｕ ｏ ａ ｉ ｓ ｒＳ ｌ ｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｍ ｔｃＡｎ ｗｅ ｅｅ ｔ０ ｓ ｄ ０
Ｐｒ ｂ ｂ ｌ ｔｃＬａ ｅ ｔ ｅ ａ ｔｃＡｎ ｌ ｓｓＭ ｏ ｅ ｏ ａ ｉ ｓｉ ｔ ｎ ｍ ｎ ｉ ａ ｙ ｉ ｄ ｌ ｉ Ｓ
２ Ｃ ｌｇ ｆ ｏ ｕｅ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ｏｏｙ Ｚ ＠ａｇＵｎｖ ｒｉ ， ａ ｇｈ ｕ３０ ２ ， ｉａ ． ｏｌ ｅ ｍｐ ｔｒ ｉ ｅａｄＴ ｃｎ ｌｇ， ｈ ｎ ｉｅｓｙ Ｈ ｚ ｏ ０ ７ Ｃｈｎ ； ｅ ｏＣ Ｓ ｎ ｔ ｎ １
３ Ｃｏｌｇ ｆｎｏ ａ ｏ ｅｈ ｏｏｙ Ｚ ｅｉ ｇＶ ｃｔ ｎ ｌ ｏｌ ｅ ｆ ｏ ． ｌ ｅｏ ｆｒ ｔ ｎＴ ｃｎ ｌｇ ， ｈｊ ｏ ａｏ ａ ｌｇ ｍｍｅｃ， ｎ ｚ ｏ ０ ３ Ｃ ｉａ ｅ Ｉ ｍ ｉ ｎ ａ ｉ Ｃ ｅ ｏＣ ｒｅ Ｈａｇｈ ｕ３ ０ ５ ， ｈｎ ） １
第 ３ 卷 第 １ 期 ７ ４
、０ｌ ７ ， ＿ ３
・
计
算
机
工
程
２ １ 年 ７月 ０１
Ｊ ｌ ２ １ ｕ ｙ ０１
ＮＯ．４ １
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｇｉ ｅ ｉ ｔｒＥｎ ｎｅ ｒｎｇ
软 件技 术 与数 据库 ・
文章墙号：ｌ０＿ ４８ｏ１４＿ ７ ３ 文献标识码： ０ ３２（ １１＿０ ２ ）．０ Ａ
中田 分类号： Ｐ９ Ｔ３３
基 于概 率潜在语 义分析模 型 的 自动答案选择
张 成 ，曲明成 倪 ， 宁 ，仇 光 卜 ， 佳俊 。
（．中国残联信息 中心 ，北京 １０３ ；２ 浙江大学计算机科学与技术学院 ，杭州 ３０２ ； １ ００４ ． １０７
潜在语义分析技术在自然语言处理中的应用研究
潜在语义分析技术在自然语言处理中的应用研究潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，简称LSA）是自然语言处理中常用的一种技术。
LSA通过将文本转化为数值表示，并利用线性代数方法对文本进行分析，从而揭示出文本中的潜在语义关系。
下面将介绍潜在语义分析技术在自然语言处理中的应用研究。
首先，潜在语义分析在信息检索领域有着广泛的应用。
传统的基于关键词匹配的检索系统容易受到词语歧义和多义词的困扰，导致检索结果不准确。
而通过潜在语义分析技术，可以将文本转化为数值表示，并计算文本之间的相似度，从而更准确地匹配用户查询与文本库中的文档。
例如，在引擎中，可以利用LSA技术将用户的查询转化为向量表示，再计算查询与文档之间的相似度，最终返回与查询相关度较高的结果。
其次，潜在语义分析在文本聚类和分类任务中也有着重要的应用。
传统的基于词频的聚类和分类方法只考虑了词项的频率信息，忽略了词语之间的语义关系。
而利用LSA技术可以将文本转化为语义向量表示，从而更好地捕捉到文本之间的语义相似度。
在文本聚类任务中，可以通过计算文本之间的相似度，将相似的文本聚类到一起。
在文本分类任务中，可以通过训练一个分类器，将文本分类到指定的类别中。
此外，潜在语义分析还在文本自动摘要和文本生成任务中有着应用。
自动摘要旨在从一篇长文本中提取关键信息生成简洁准确的摘要，而文本生成任务则是生成与给定文本相关的新文本。
利用LSA技术可以将文本转化为语义向量表示，并利用生成模型生成摘要或者新文本。
例如，在新闻摘要任务中，可以使用LSA技术将新闻文章转化为语义向量，再利用摘要生成模型生成相应的摘要。
总的来说，潜在语义分析技术在自然语言处理中具有广泛的应用。
它可以帮助解决信息检索、文本聚类与分类、问答系统、自动摘要和文本生成等任务中的语义理解和匹配问题，从而提升自然语言处理的效果和性能。
但是，潜在语义分析技术也存在一些问题，比如对于大规模文本数据的处理效率较低，对于一些文本不适用于词袋模型表示等，需要继续在这些方面进行研究改进。
潜在语义分析在词汇相似度中的应用
ｆ 、
、 一
６ （ ∈ ａ ｎ ｓ ） ＝ ｛ 圳
Ｐ ＠ Ｋ 玄 Ｊ 、 － ∑ ｉ ＝ １ ６ （ ∈ ａ ｔ ｒ ｓ ）
ａ ｎ ｓ 表示《 词林》 中词汇所在的同义词类别 。
（ ６ ）
（ 、 ７ ）
其中： ０为包 含原 始信息 的 阈值 ，可取 为 ４ ０ ％，
基金项 目： 甘 肃 省 自然 科 学 基 金 项 目 ， 项 目编 号 ： １ ０ １ ０ Ｒ Ｊ Ｚ Ａ ０ １ ９ 。
实质上 ， Ｃ 保持了 ｃ中所反映的词和文档之间的
潜在语义 ； 潜在语义空间的转换是降维过程 ； 因此选择
ｋ 值至关重要 。若 ｋ 太大 ， 则语义空间接近标准的向量 空间模型， 同时失去词之间的依赖能力 ， 存在噪声且计
Ｃ＝ Ｕ∑Ｖ （ １ ）
１ 相关研 究
词汇相似度可分为两类 ： 语义相似度和分布相似 度【 １ Ｊ 。前者是基于认知分类学的相似度 ， 后者是基于主 题 的相似度 。 进而计算词汇相似度 的方法也分为两类 ： 基于语义词典的方法和基于语料库的方法［ Ｉ Ｊ 。 前者依赖
其中 ： Ｕ和 Ｖ分别 是 ｍｘ ｍ， ｎ ｘ ｎ的正 交矩 阵 ，并 且
＜ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ＞ 与＜ ／ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ＞ 之间 的 内容 ，并 把 文件编 码格 式
ｋ ｘ ｋ 矩阵 ，即矩阵 ｃ的前 ｋ个奇异值 ； Ｖ的前 ｋ 行组成
的ｖ 是ｋ ｘ ｎ矩阵 ， 即压 缩 到 ｋ维 空 间的文档 向量 。
由Ｇ Ｂ Ｋ转化为 Ｕ Ｔ Ｆ 一 ８ ； 其次 ， 利用标点符号“ 。 ！ ？” 进行 断句 ； 再次 ， 使用北京理工大学张华平研制的分词软件 Ｎ Ｌ Ｐ Ｉ Ｒ汉语分词系统对所有文本进行 了自动分词 ， 统 计词汇 的频次并删除出现 ｌ ０次以下的词汇 ；最后 ， 建 立词～文档矩阵并利用 Ｌ Ｓ Ａ方法对其进行分析。 同时， 在奇异值分解 （ Ｓ ｉ ｎ ｇ ｕ ｌ ａ ｒ Ｖ ａ ｌ ｕ ｅ Ｄ ｅ ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｓ Ｖ Ｄ ） 后
潜在分析报告
潜在分析报告1. 简介潜在分析（Latent Analysis），又称为潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）是一种文本挖掘技术，用于发现文本数据中的隐藏语义结构。
通过对文本进行数学建模和统计分析，潜在分析可以用较低维度的向量表示来描述文本的语义信息，从而实现文本的自动分类、聚类和检索等任务。
2. 潜在分析的原理潜在分析的原理基于矩阵分解和奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）。
具体步骤如下：1.构建文本-词矩阵：将文本数据转化为一个文本-词矩阵，其中每行表示一个文本，每列表示一个词，并统计每个词在每个文本中的出现频次。
2.对文本-词矩阵进行矩阵分解：使用奇异值分解将文本-词矩阵分解为三个矩阵的乘积，即U、S和V。
其中，U表示文本-潜在语义矩阵，S表示奇异值矩阵，V表示词-潜在语义矩阵。
3.选择主题数量：通过观察奇异值的大小，选择保留的主题数量。
较大的奇异值对应的主题包含了较多的信息。
4.降维：将U、S和V中的维度进行降低，只保留相应数量的主题。
这样做的目的是减少数据的维度，从而提高后续任务的效率。
5.使用潜在语义向量表示文本：每个文本可用一个潜在语义向量表示，向量的每个维度对应一个主题。
3. 潜在分析的应用3.1 文本分类潜在分析可以用于文本分类任务。
通过对文本进行潜在分析，可以将文本转化为潜在语义向量表示，然后使用机器学习算法进行分类。
相比于传统的基于词频的方法，潜在分析能够更好地捕捉文本的语义信息，从而提高分类的准确性。
3.2 文本聚类潜在分析也可以用于文本聚类任务。
通过对文本进行潜在分析，可以将文本转化为潜在语义向量表示，然后使用聚类算法将相似的文本聚合在一起。
潜在分析不仅可以发现文本之间的相似性，还可以发现不同聚类之间的语义上的关联。
3.3 文本检索潜在分析还可以用于文本检索任务。
通过将查询文本和候选文本都转化为潜在语义向量表示，可以通过计算向量之间的相似度来实现文本检索。
【计算机应用】_概率潜在语义分析_期刊发文热词逐年推荐_20140728
科研热词 视觉词汇 概率潜在语义分析 局部不变特征 场景分类 分块潜在语义
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2013年 科研热词 推荐指数 项目特征 1 项目推荐 1 语义标签 1 潜在变量 1 概率潜在语义索引 1 概率潜在语义 1 最大期望算法 1 大众分类 1 回火期望最大化算法 1 凝聚式层次k中心点聚类 1
潜在语义分析技术在文本分类中的应用研究
潜在语义分析技术在文本分类中的应用研究随着互联网信息的爆炸式增长，大量的文本数据需要进行分类和分析。
文本分类是一种将文本分成若干个互不重叠的类别的技术，用于处理大量的文本信息。
在文本分类中，潜在语义分析技术是一种非常有效的技术。
本文将介绍潜在语义分析技术的基本原理和在文本分类中的应用研究。
一、潜在语义分析技术的基本原理1.1 概述潜在语义分析是一种文本挖掘技术，它可以自动分析文本之间的关联和相关性，捕捉文本之间的潜在语义关系。
这一技术包括两个基本要素：潜在语义和矩阵分解。
1.2 潜在语义潜在语义是指文本之间的语义联系，它存在于文本的隐含层次，不易由人类语言直接表达出来。
例如，文本中的“猫”和“狗”都属于宠物类别，但它们之间不是直接的语义关系。
潜在语义分析技术通过分析大量的文本数据，可以自动捕捉这种潜在语义关系，从而实现文本分类、信息检索等任务。
1.3 矩阵分解矩阵分解是一种数学方法，通过将一个大的矩阵分解为数个较小的矩阵，从而减少矩阵的维度。
在潜在语义分析中，矩阵分解可以将文本集合表示为一个低维度的矩阵，从而更好地描述文本之间的关系。
具体来说，矩阵分解将文本集合表示为一个文档-词频率矩阵（Document-Term Frequency Matrix），然后将其分解为一个文档-潜在语义矩阵和一个潜在语义-词矩阵。
这种分解可以将大量的词汇表示为数个潜在语义，从而减少了文本的冗余信息，同时也可以更有效地捕捉文本之间的潜在语义关系。
二、 2.1 基于潜在语义分析的文本分类方法基于潜在语义分析的文本分类方法主要包括两个步骤：首先，通过潜在语义建模，将文本数据表示为一个文档-潜在语义矩阵；然后将这个矩阵输入到分类器中进行分类。
这种方法可以更好地消除文本中的冗余信息，提高文本分类的准确性。
2.2 实验研究许多学者已经在实验中验证了潜在语义分析技术在文本分类中的应用效果。
例如，Qiu、Liu等人在《Using LSI for Text Classification》一文中，通过使用潜在语义分析技术，成功地将Reuters-21578数据集中的文本分成了20个类别，分类准确率达到了90.36%。
概率潜在语义分析的KNN文本分类算法
概率潜在语义分析的KNN文本分类算法戚后林;顾磊【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2017(027)007【摘要】Traditional KNN Text Classification (TC) algorithm just implements a simple concept matching during calculation of the similarity between texts without taking the semantic information of the text in training and test set into account.Thus it is possible to lose semantic meaning in the process of text classification with KNN classifier as well as inaccurate categorization results.Against this problem,a KNN text classification algorithm based on probabilistic latent topic model has been proposed,which establishes probabilistic topic models of text-theme,theme-lexical item for training set texts beforehand to map the semantic information to low dimensional space of theme and dictates text similarity with probability distributions of text-theme and theme-lexical.The semantic information of low dimensional text can be classified with the proposed KNN algorithm.The experimental results show that in training of large training dataset and unclassified dataset,the proposed algorithm can conduct semantic classification of text with KNN classifier and enhance the accuracy and recall rate as well as F1 measure in KNN classification.%传统的KNN文本算法在计算文本之间的相似度时,只是做简单的概念匹配,没有考虑到训练集与测试集文本中词项携带的语义信息,因此在利用KNN分类器进行文本分类过程中有可能导致语义丢失,分类结果不准确.针对这种情况,提出了一种基于概率潜在主题模型的KNN文本分类算法.该算法预先使用概率主题模型对训练集文本进行文本-主题、主题-词项建模,将文本携带的语义信息映射到主题上的低维空间,把文本相似度用文本-主题、主题-词项的概率分布表示,对低维文本的语义信息利用KNN算法进行文本分类.实验结果表明,在训练较大的训练数据集和待分类数据集上,所提算法能够利用KNN分类器进行文本的语义分类,且能提高KNN分类的准确率和召回率以及F1值.【总页数】5页(P57-61)【作者】戚后林;顾磊【作者单位】南京邮电大学计算机学院,江苏南京 210003;南京邮电大学计算机学院,江苏南京 210003【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于文本和类别信息的KNN文本分类算法 [J], 艾英山;张德贤2.变精度粗糙集的加权KNN文本分类算法 [J], 刘发升;董清龙;李文静3.基于TextRank的KNN文本分类算法研究 [J], 景永霞; 苟和平; 孙为4.基于加权局部线性KNN的文本分类算法 [J], 齐斌;邹红霞;王宇5.改进词向量和kNN的中文文本分类算法 [J], 丁正生;马春洁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别
基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别最近几年，深度学习技术的发展对人工智能的发展产生了深远的影响。
在自然语言处理（NLP）领域，许多有关情感分析的文献研究正在大量涌现。
“基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别”（PLSA）是一种在半监督学习任务中高效分析情感的有力方法，它可以在较低的计算成本和时间内，对输入文本进行情感分析。
PLSA方法可以根据文本内容分析情感倾向性，以及文本中提及的主题词来识别文本情感倾向性。
在PLSA方法中，算法会为每个词设定一个向量，该向量的每一维度表示该词的潜在语义，即对文本情感倾向的分析。
该方法需要训练大量的文本数据，通过统计分析，以建立潜在语义分析模型。
潜在语义分析模型是一个概率模型，它可以利用文本中的主题词来分析文本情感倾向。
该模型基于不同情感类别，如正面情感和负面情感，故而可以实现对半监督学习任务中文本情感的分析。
PLSA方法在情感分析领域越来越受到重视，因为它具有良好的准确性和可拓展性，在一定程度上可以克服传统分类器的性能畸变问题。
此外，PLSA方法使得半监督情感分析任务降至最低，从而极大地减轻了标注语料库的负担。
在实际应用中，PLSA方法有助于提高情感分析和社交网络分析等领域的服务质量。
PLSA方法也可以应用于文本情感倾向性识别任务中。
文本情感倾向性识别是一个很有挑战性的NLP任务，要求识别文本中情感倾向性的褒贬情感，并辅助参与者实现其它相关的情感计算任务。
例如，文本情感倾向性识别可以用于侦测社会舆论情绪变化，从而帮助企业做出更精准的决策。
在文本情感倾向性识别任务中，PLSA方法的优势是能够综合多种信息，如词语、句子结构和文本结构，而不局限于单个特征，从而更有效地识别文本情感倾向。
它能够计算文本中词语的潜在语义，从而判断出文本中覆盖的主题，甚至可以提取出背景复杂环境中的情感倾向状态，从而准确地描述文本所表达的情感。
然而，即使PLSA方法在情感分析领域具有较高的准确性，但也存在一定的局限性。
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• 概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发，前者基于概率模型，后者基于非 概率模型
基本想法
• 给定一个文本集合，每个文本讨论若干个话题，每个话题由若干 个单词表示。
• 对文本集合进行概率潜在语义分析，就能够发现每个文本的话题， 以及每个话题的单词。
• 话题是不能从数据中直接观察到的，是潜在的。
基本想法
• 文本集合转换为文本-单词共现数据，具体表现为单词-文本矩阵
• 文本数据基于如下的概率模型产生（共现模型）：
• 首先有话题的概率分布，然后有话题给定条件下文本的条件概率分布，以及话题给 定条件下单词的条件概率分布。
• 概率潜在语义分析就是发现由隐变量表示的话题，即潜在语义。
• 随机变量w取值于单词集合 • 随机变量d取值于文本集合 • 随机变量z取值于话题集合
生成模型
• 概率分布P(d)、条件概率分布P(zld)、条件概率分布P(w|z)皆属 于多项分布
• P(d)：生成文本d的概率 • P(zId)：文本d生成话题z的概率 • P(wIz)：话题z生成单词w的概率
• 直观上，语义相近的单词、语义相近的文本会被聚到相同的“软的类别”中，而话 题所表示的就是这样的软的类别。
基本想法
• 假设有3个潜在的话题，图中三个框各自表示一个话题。
生成模型
• 假设有单词集合 • 文本（指标）集合 • 话题集合
，其中M是单词个数 ，其中N是文本个数 ，其中 K是预先设定的话题个数
第十八章 概率潜在语义分析
概率潜在语义分析
• 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。
• 模型的最大特点是用隐变量表示话题；整个模型表示文本生成话题，话题生 成单词，从而得到单词一文本共现数据的过程
• （3）在话题z给定条件下，依据条件概率分布P(wlz)，从单词集合中随机选 取一个单词w
生成模型
• 生成模型中，单词变量w与文本变量d是观测变量，话题变量z是 隐变量
• 模型生成的是单词-话题-文本三元组(w, z, d)的集合，但观测 到的是单词-文本二元组(w, d)的集合
• 观测数据表示为单词-文本矩阵T的形式 • 矩阵T的行表示单词，列表示文本，元素表示单词-文本对(w, d)
• 可以由M维空间的(M-1)单纯形(simplex)中的点表示
模型的几何解释
• 图中为三维空间的情况
• 单纯形上的每个点表示一
个分布P(wld)（分布的参数 向量）
• 所有的分布 P(wld)（分布
的参数向量）都在单纯形 上，称这个(M-1)单纯形为 单词单纯形。
模型的几何解释
• 概率潜在分析模型（生成模型）中的文本概率分布P(w|d)有下 面的关系成立：
• 共现模型也可以表示为三个矩阵乘积的形式
• 概率潜在语义分析模型中的矩阵U’,和V’是非负的、规范化的，表示条 件概率分布，
• 潜在语义分析模型中的矩阵U和V是正交的，未必非负，并不表示概率 分布。
概率潜在语义分析的算法
• EM算法是一种迭代算法，每次迭代包括交替的两步： • E步，求期望 • M步，求极大
的出现次数
生成模型
• 从数据的生成过程可以推出，文本-单词共现数据T的生成概率为 所有单词-文本 对(w, d)的生成概率的乘积
• 这里n(w, d)表示（w, d)的出现次数，单词-文本对出现的总次 数是 N x L
生成模型
• 每个单词-文本对(w, d)的生成概率由以下公式决定
• 即生成模型的定义 • 生成模型假设在话题z给定条件下，单词w与文本d条件独立，即
• 文本对应的点就在K个话题的点构成的(K-1)话题单纯形中
• 注意通常K<<M，概率潜在语义模型存在于一个相对很小的参数空 间中
与潜在语义分析的关系
• 概率潜在语义分析模型（共现模型）可以在潜在语义分析模型的 框架下描述
• 图中显示潜在语义分析，对单词-文本矩阵进行奇异值分解得到
与潜在语义分析的关系
• 文本-单词共现数据T的生成概率为所有单词-文本对(w, d)的生 成概率的乘积：
• 每个单词-文本对(w, d)的概率由以下公式决定：
• 即共现模型的定义
共现模型
• 共现模型假设在话题z给定条件下，单词w与文本d是条件独立的， 即
• 图中所示是共现模型。图中文本变量d是一个观测变量，单词变 量w是一个观测变量，话题变量z是一个隐变量
• E步是计算Q函数，即完全数据的对数似然函数对不完全数据的条 件分布的期 望
• M步是对Q函数极大化，更新模型参数。
概率潜在语义分析的算法
• 设单词集合为 话 题集合为
，文本集合为
，
• 给定单词-文本共现数据
• 目标是估计概率潜在语义分析模型（生成模型）的参数
• 如果使用极大似然估计，对数似然函数是
生成模型
• 生成模型属于概率有向图模型，可以用有向图(directed graph) 表示
• 图中实心圆表示观测变量，空心圆表示隐变量，箭头表示概率依 存关系，方框表示多次重复，方框内数字表示重复次数。
• 文本变量d是一个观测变量，话题变量z是 一个隐变量，单词变 量二是一个观测变量。
共现模型
• 可以定义与以上的生成模型等价的共现模型。
概率潜在语义模型参数估计的EM算法
概率潜在语义模型参数估计的EM算法
• 概率分布P(w|z)也存在于M维空间中的(M-1)单纯形之中
• 如果有K个话题，那么就有K个概率分布P(wlzk), k=1,2,…,K，由 (M-1)单纯形上的K个点表示
• 以这K个点为顶点，构成一个(K-1)单纯形，称为话题单纯形。 • 话题单纯形是单词单纯形的子单纯形。
模型的几何解释
• 生成模型中文本的分布P(w|d)可以由K个话题的分布 P(wlzk), k = 1,... ,K，的线性组合表示
• 概率潜在语义分析的生成模型和共现模型的参数个数是O(M・K + N・K)，其中K是话题数
• 现实中K<<M，所以概率潜在语义分析 通过话题对数据进行了更 简洁地表示，减少了学习过程中过拟合的可能性
模型参数
• 图中显示模型中文本、话题、单词之间的关系。
模型的几何解释
• 概率分布P(w|d)表示文本d生成单词w的概率，
共现模型
• 虽然生成模型与共现模型在概率公式意义上是等价的，但是拥有不同的性质。
• 生成模型 • 刻画文本-单词共现数据生成的过程 • 单词变量w与文本变量d是非对称的 • 非对称模型
• 共现模型 • 描述文本-单词共现数据拥有的模式 • 单词变量w与文本变量d是对称的 • 对称模型
模型参数
• 如果直接定义单词与文本的共现概率P(w,d)，模型参数的个数是 O(M・N)，其中M是单词数，N是文本数
• 一个文本的内容由其相关话题决定，一个话题的内容由其相关单 词决定。
生成模型
• 生成模型通过以下步骤生成文本-单词共现数据：
• （1）依据概率分布P(d)，从文本（指标）集合中随机选取一个文本d，共生 成N 个文本；针对每个文本，执行以下操作
• （2）在文本d给定条件下，依据条件概率分布P(z|d)，从话题集合随机选取 一个话题z，共生成L个话题，这里L是文本长度
代表不完全数据，是已知变量
• 条件概率分布
和
的乘积代表完全数据，是未知变量
概率潜在语义分析的算法
• 由于可以从数据中直接统计得出P(dj)的估计，这里只考虑
,
的估计，可将Q函数简化为函数Q’
• Q’函数中的
可以根据贝叶斯公式计算
• 其中
和
由上一步迭代得到
概率潜在语义分析的算法
• M步：极大化Q函数
• 但是模型含有隐变量，对数似然函数的优化无法用解析方法求解
Байду номын сангаас
概率潜在语义分析的算法
• 这时使用EM算法。E步：计算Q函数 • Q函数为完全数据的对数似然函数对不完全数据的条件分布的期望。针对
概率潜 在语义分析的生成模型，Q函数是
•
：文本dj中的单词个数
•
：单词wi在文本dj中出现的次数
• 条件分布概率
• 通过约束最优化求解Q函数的极大值，这时 变量
和
是
• 因为
和
形成概率分布，满足约束条件
概率潜在语义分析的算法
• 应用拉格朗日法，引入拉格朗日乘子 和 数
，定义拉格朗日函
• 将拉格朗日函数 分别对 0，得到下面的方程组
和 求偏导数，并令其等于
概率潜在语义分析的算法
• 解方程组得到M步的参数估计公式：