这些问题通常会导致传统的基于

[nusaiba128]

潜在语义索引于20 世纪 80 年代末开发出来，标志着在解决文本搜索和信息检索中的两个重大挑战方面取得了突破：多义性（一个词具有多种含义）和同义词（不同的词具有相同的含义）。

一词多义

把钱存入银行或河岸
代名词

银行和金库
关键字的系统提供较差或不相关的结果，因为它们过于依赖 TG 铅 精确的关键字匹配。LSI 通过识别词语使用和共现模式来解决此问题。它允许系统推断查询的语义上下文并检测术语之间的隐藏关系，即使这些术语在同一文档中不经常共现，或者相关文档中没有使用的精确关键字。

潜在语义索引的数学基础
潜在语义索引的核心是称为奇异值分解 (SVD) 的数学过程。SVD 将大矩阵分解为三个小矩阵，以揭示术语和文档之间的隐藏关系。在 LSI 中，此矩阵是术语-文档矩阵。每行代表一个术语，每列代表一个文档，其值显示术语在这些文档中出现的频率。

奇异值分解的工作原理
奇异值分解将这个大矩阵分解为三个较小的矩阵：

U（术语）：表示术语及其与潜在概念的关系的矩阵
Σ（奇异值）：一个对角矩阵，突出每个潜在概念的强度
V（文档）：表示文档及其与潜在概念的关系的矩阵
通过此过程，LSI 将原始术语文档数据转换为更抽象的空间。这使它能够检测原始数据中不直接相关的术语之间的关系。