LSA

LSA(Latent Semantic Analysis)潜在语义分析, 又称为LSI(Latent Semantic Index), 是一种常用的主题模型.

观点

文本和词汇之间存在着某种相关关系, 若干篇文本和若干个词汇根据这种相关关系构成了一定的语义结构. 去除结构中冗余次要的影响因素, 达到优化该结构的目的.

做法

将高维度的词汇-文本共现矩阵, 通过奇异值分解(SVD)法, 将原来的文章向量映射到低维度的潜在语义空间中, 即主题空间中, 空间的维度等于主题的数量.

意义

• 维度降低, 缩小了问题的规模

• 使得表面毫不相关的词, 体现出深层次的联系

数学表示

$d$篇文本, $t$个词汇, 构成一个大小为$(t, d)$的词汇-文本共现矩阵$X$. 其中的每个元素$X_{ij}$值可以是:

• 第$j$个词在第$i$篇文本中出现的次数

• tf-idf值

LSA步骤如下:

• SVD将矩阵$X$分解分$X=T_0S_0D_0^T$, $T_0$大小为$(t, r)$, $S_0$大小为$(r,r)$对角矩阵, 对角元素为奇异值, $D_0^T$大小为$(r,d)$

• 考虑$S_0$中最大的$k$个元素, $k\lt{r}$, $k$即是降维后的维度, 也是主题的数量. 取$S_0$中相应的$k$个值组成$k$阶对角矩阵, 同时取出$T_0$中对应的$k$列, $D_0^T$中对应的$k$行, 得到$X\approx{\hat{X}}=TSD^T$, 其中$T$大小为$(t,k)$, $S$大小为$(k,k)$, $D^T$大小为$(k,d)$, $\hat{X}$即是优化后的语义结构

• 对于新文本, 先将其转化为词汇频率或tf-idf向量$X_q$, 即一个列向量$(t,1)$. 对$X_q$进行转换得到$D_q=X_q^TTS^{-1}$, 大小为$(1,k)$

• $D$, $(d,k)$保存了训练中所有$d$篇文本的降维后由主题组成的向量, 将$D_q$与$D$比较产生相似度的度量

LSA算法优点

• 反映的不再是简单的词汇出现的频率和分布关系, 而是利用主题表现的强化的语义关系

• 低位, 有效处理大规模文本库

LSA算法缺点

• SVD对数据变化较敏感, 缺乏先验, 显得太机械

• bag-of-word模型, 忽略了语法, 词语顺序等信息

• 超参数: 主题数量对结果有较大影响, 而且模型的表现随着参数变化无规律波动大, 难以调参