检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:董玉婷[1]
机构地区:[1]江西理工大学,江西赣州341000
出 处:《科协论坛(下半月)》2010年第5期74-75,共2页Science & Technology Association Forum
摘 要:概率潜在语义分析是一种对双模型和同现数据进行分析的统计技术,它已经被应用于信息的检索与过滤、自然语言处理、机器学习和一些相关的领域。标准的潜在语义分析主要是基于线性代数并且对同现表格进行奇异值分解。而概率潜在语义分析则是基于从潜在的类模型中获取一个混合分解。这样我们就得到了一种更有原则性的,并且在统计方面有巩固基础的方法。为了避免过适应,我们通过缓增EM算法提出一种广泛适用的最大概似泛化模型。在大量的实验当中,我们的方法在原有的潜在语义分析的基础上做了大量和持续改进。
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