Question

我正在学习潜在语义分析（LSA），我能够构建术语 - 文档矩阵并找到它的SVD分解。如何从分解中获取主题？

例如，在gensim中：

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topic #1(201.852): 0.282*"link" + 0.209*"he" + 0.145*"com" + 0.139*"his" + -0.137*"page" + -0.118*"delete" + 0.114*"blacklist" + -0.108*"deletion" + -0.105*"discussion" + 0.100*"diff"
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Answer 1

您可以获得SVD分解的U，S和V矩阵： https://github.com/piskvorky/gensim/wiki/Recipes-&-FAQ#wiki-q4-how-do-you-output-the-u-s-vt-matrices-of-lsi

编辑回答评论中的问题：

印刷的主题只是矩阵U（=左奇异向量）的向量，归一化为单位长度。

也许http://radimrehurek.com/gensim/tut2.html#transforming-vectors的教程可能会有所帮助。

实际打印的是对该特定主题贡献最大的前N个单词（默认=打印前10个单词）。

您可以在这里看到这些主题的确切方式，它非常简单： https://github.com/piskvorky/gensim/blob/0.8.9/gensim/models/lsimodel.py#L447

寻找主题的潜在语义分析

1 个答案: