1) latent semantic analysis
潜在语义分析
1.
Latent Semantic Analysis of Chinese Information;
中文信息的潜在语义分析
2.
Applying Latent Semantic Analysis in Chinese Information Processing;
潜在语义分析在中文信息处理中的应用
3.
Research on Chinese Concept Retrieval Based on Latent Semantic Analysis;
基于潜在语义分析的中文概念检索研究
2) latent semantic analysis(LSA)
潜在语义分析
1.
This paper puts forward a Web services filtrate method based on Latent Semantic Analysis(LSA).
该文提出一种基于潜在语义分析的Web服务筛选方法,将服务的基本描述和服务质量描述以树形结构属性模板表示,采用一定的词频统计和权重方法构建潜在语义空间,生成广告服务索引数据库,根据服务请求进行筛选。
2.
The basic idea of Latent Semantic Analysis(LSA) is described in the introduction of the paper.
对潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)的理论基础进行了介绍,研究了潜在语义分析在中文短文写作自动评分领域的应用方法。
3.
To the weight update of Latent Semantic Analysis(LSA)model,this paper proposes an adaptive weight update algorithm based on Bayesian theory(ALSAB).
针对潜在语义分析(LSA)模型的权重更新问题,提出了一种基于贝叶斯理论的自适应权重更新算法ALSAB。
3) Latent Semantic Analysis Language Model
潜在语义分析语言模型
4) Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA)
概率潜在语义分析
1.
The image blocks were first extracted on a regular grid and the visual words in blocks were used to describe every block,and then block latent semantic models were achieved by using Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA).
该方法首先对图像进行均匀分块并使用分块内视觉词汇的出现频率来描述每一个分块,然后利用概率潜在语义分析(PLSA)方法从图像的分块集合中发现潜在语义模型,最后利用该模型提取出潜在语义在图像分块中的出现情况来进行场景分类。
5) probabilistic latent semantic analysis
概率潜在语义分析
1.
By combining the probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA) that can cluster random data into respective aspects and content-based collaborative filtering, a novel load forecasting model based on normalized Gaussian probabilistic latent semantic analysis collaborative filtering is proposed in order to avoid see.
本文提出利用概率潜在语义分析使历史随机数据呈现出各种有规律的示象(aspect),结合对内容的协同过滤技术去建立用电量预测模型,从而利用统计学习的方法避开了对影响系统输出的隐含变元的寻找与刻画。
2.
The paper proposes a novel memory-based collaborative filtering algorithm—Multi-label Probabilistic Latent Semantic Analysis based Collaborative Filtering,which improves the quality of recommendations by reducing the dimension of the user-rating-data matrix by multi-label probabilistic latent semantic analysis when the matrix is extremely sparse.
首先将概率潜在语义分析法中的隐变量集固定为项目的多类属集,明确隐变量的意义,限制隐变量的变化范围;而后迭代学习隐变量的分布,即用户的兴趣模型,压缩用户评分矩阵;最后用学到的兴趣模型度量用户的相似度,对目标用户做出推荐。
6) Bayes latent semantic analysis
贝叶斯潜在语义分析
补充资料：语义分析
语义分析
semantic analysis
yuy一fenxi语义分析(~tic analysis)语言分析的一个分支，目的是根据上下文辨识一个多义词在指定句子中的确切意义，以及根据一个句子的句法结构和其中各词项的词义推导出这个句子的句义表达式。在自然语言理解和机器翻译中，用来表达句义的方式很多，常见的有:一阶谓词逻辑，语义网络，格框架(参见格语法)等等。语义分析的方法也会因采用的语义学理论和句义表达方式的不同而不同。例如，句子: 他给我三本书。用一阶谓词逻辑来表示其句义时，可以定义一个三元谓词“给”: 给(x，夕，z)论元x代表“给”的动作发出者，y表示受益者，z表示给出的东西，那么这个例句的逻辑表达式为: 给(他，我，书(3))其中，“书”本身是一个一元函数，其论元3表示数量。 上述例句句义的格框架表示如下: (给: 施事(他)，受益者(我)，受事(书))， (书:数量(3))这个句子句义的语义网络表示，其实就是上述格框架的图形表示(见图1)。 他我\施事/ \/受益者 给受钱。量 j含..........卜图1句子的语义网络表示
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参考词条