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潜在语义分析

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简介：
潜在语义分析是一种自然语言处理技术，通过矩阵分解来揭示文本数据中隐藏的主题结构，广泛应用于信息检索和文本挖掘等领域。 潜在语义分析（LSA）是一种理论与自然语言处理方法，用于探究文档集及其包含词汇之间的联系。通过一种名为“奇异值分解”(SVD)的数学技术来解析非结构化数据，并揭示其中术语及概念间隐藏的关系。 在此存储库中实现的Python代码基于LSA原理进行开发，能够分析一组文本段落档中的词语关联性以及文档间的相关度。该存储库包含四个子目录：源码、输入、输出和脚本，以下是各目录的具体说明： - source: 包含源代码 - input: 存放供源代码处理的数据文件 - output: 保存由源程序生成的输出结果 - scripts: 放置shell脚本

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  • 潜在语义分析
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    潜在语义分析是一种自然语言处理技术，通过矩阵分解来揭示文本数据中隐藏的主题结构，广泛应用于信息检索和文本挖掘等领域。 潜在语义分析（LSA）是一种理论与自然语言处理方法，用于探究文档集及其包含词汇之间的联系。通过一种名为“奇异值分解”(SVD)的数学技术来解析非结构化数据，并揭示其中术语及概念间隐藏的关系。 在此存储库中实现的Python代码基于LSA原理进行开发，能够分析一组文本段落档中的词语关联性以及文档间的相关度。该存储库包含四个子目录：源码、输入、输出和脚本，以下是各目录的具体说明： - source: 包含源代码 - input: 存放供源代码处理的数据文件 - output: 保存由源程序生成的输出结果 - scripts: 放置shell脚本
     
  • 概率潜在语义分析（PLSA）
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    概率潜在语义分析（PLSA）是一种统计模型，用于文档检索和文本挖掘中发现隐藏的主题结构。通过分析词语与文档间的概率分布关系，PLSA能够揭示出文档集合中的潜在主题模式，从而在信息检索、分类及推荐系统等领域展现出广泛应用价值。 PLSA算法主要应用于自然语言处理和机器学习领域。本资源总结了网上的几篇资料和论文，并简要概述了PLSA算法。此外还附上了Thomas Hoffmann的PLSA论文。如有不足之处，敬请指正。
     
  • LSA_Classification: Python中的文本分类示例利用潜在语义分析(LSA)
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    本项目在Python中通过潜在语义分析（LSA）实现文本分类，提供了一个简洁而有效的文本处理和分类方案。 这是一个简单的文本分类示例，使用了Python编写的潜在语义分析（LSA）及scikit-learn库。此代码与我撰写的关于LSA的教程博客文章一同提供。 步骤如下： [可选]：运行getReutersTextArticles.py下载Reuters数据集并提取原始文本。已经为您执行了这个步骤，且该数据集存储在“数据”文件夹中。 运行runClassification_LSA.py将LSA应用于数据集，并测试分类准确性。 运行inspect_LSA.py可以深入了解LSA的工作原理。
     
  • 基于EM算法的PLSA概率潜在语义分析Python实现_代码下载
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    本项目提供了一个基于Python语言实现的概率潜在语义分析（PLSA）模型，并采用了期望最大化（EM）算法进行参数估计。该代码适用于文本挖掘和信息检索领域，能够有效提取文档主题结构。 这是使用 EM 算法的概率潜在语义分析的 Python 实现参数描述： - 数据集文件路径：数据集的文件路径。 - 停用词文件路径：停用词的文件路径。 - k（话题数）：指定的主题数量。 - 最大迭代次数：EM算法的最大迭代次数。 - 临界点：判断对数似然收敛的阈值。 - 主题词数：每个主题的热门词数。 输出参数： - docTopicDisFilePath：输出文档主题分布的文件路径。 - 主题词分布：输出主题词分布的文件路径。 - 字典文件路径：输出字典的文件路径。 - 主题文件路径：输出每个主题的热门单词的文件路径。 输入格式： 在数据集文件中，每一行代表一个文档。在停用词文件中，每一行代表一个停用词。
     
  • 词法分析、语法分析及语义分析
    优质
    本课程介绍词法分析、语法分析和语义分析的基本概念与技术，涵盖正则表达式、上下文无关文法、LL(1)解析等核心内容。 这段文字描述了三个实验：词法分析、语法分析和语义分析。每个实验都包含了自己编写的代码及报告，并且这些代码已经通过运行验证过。
     
  • PL0语法分析、词法分析及语义分析
    优质
    本课程详细探讨了PL0编程语言的语法分析、词法分析和语义分析方法，深入讲解编译原理与实践技巧。 PL0语法分析包括词法分析和语义分析。词法分析是其中的一个重要步骤，同样重要的还有语义分析。
     
  • Pascal语言的语义分析器
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    Pascal语言的语义分析器是一套用于解析和验证使用Pascal编程语言编写的代码的工具或程序，确保其语法正确并符合语言规范。 紧接我之前提交的Pascal词法和语法分析器，这里是实现了赋值、if-语句、for-语句的Pascal语法制导翻译的语义分析器。
     
  • 汉语的语义依存分析
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    《汉语的语义依存分析》是一部专注于研究汉语句法结构与语义关系之间关联性的学术著作。通过深入探讨词汇间的语义依赖模式，本书为自然语言处理及机器翻译等领域提供了重要理论依据和技术支持。 语义依存分析基于依存理论，是一种深入的语义解析方法。它结合了句子的依赖结构与语义信息，更准确地表达了句意及其隐含内容，在众多高级研究领域和实际应用中展现出巨大潜力。然而，该技术主要面临两大挑战：一是确定合适的语义体系；二是开发有效的自动语义依存分析算法。本段落将从这两方面着手，系统性地介绍语义依存分析的相关知识和技术进展。
     
  • 形式语义学分析
    优质
    《形式语义学分析》是一部深入探讨语言结构与意义之间关系的研究著作。通过精确的形式工具和数学模型，本书对自然语言的理解提供了全新的视角，旨在揭示语法结构背后的深层逻辑，并探索不同语言之间的普遍规律及其表达差异。适合于理论语言学、计算语言学及哲学领域的研究者阅读参考。 形式语义学是程序设计理论的一部分，它利用数学工具来精确地定义和解释计算机编程语言的含义，并将这种意义形式化。这一学科从20世纪70年代开始发展起来。
     
  • 源代码的语义分析、语法分析和词法分析
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    本课程深入讲解编程语言处理的关键环节——词法分析、语法分析及语义分析，帮助学生理解编译器的核心机制与工作原理。 编译原理实验课程设计包括语义分析、语法分析和词法分析的源代码集成在一个源文件里。