隐性语义索引(LSI)

1.Introduction

在向量模型中，将查询和文档均表示成同一空间下的向量，可以使用余弦相似度进行评分计算。但是，向量空间表示方法没有能力处理自然语言理解中的两个经典问题：一词多义（polysemy）和一义多词（synonymy）。使用LSI可以利用词项的共现情况，将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”，提高了信息检索的精确度。

2.SVD分解

文档集可以转换成词项-文档矩阵，每一行代表一个词项，每一列代表一个文档，矩阵元素(t,d)代表词项t在文档d中出现的次数。将词项-文档矩

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总结

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