LSA (Latent Semantic Analysis) – это метод обработки и анализа текстовых данных, который помогает выявить скрытые семантические связи между словами. Иными словами, LSA (скрытый семантический анализ) – это способ понять, какие слова в тексте связаны между собой по смыслу.
LSA использует математические методы, чтобы представлять тексты в виде числовых векторов и находить связи между этими векторами. Он основывается на предположении, что слова, которые встречаются в похожих контекстах, имеют схожие значения.
LSA может использовать матрицу терминов документа, которая описывает вхождения терминов в документах; это разреженная матрица, строки которой соответствуют терминам, а столбцы – документам. Типичным примером взвешивания элементов матрицы является tf-idf (частота терминов – обратная частоте документа): вес элемента матрицы пропорционален количеству встречаемости терминов в каждом документе, где редкие термины взвешиваются, чтобы отразить их относительную важность.
Эта матрица также является общей для стандартных семантических моделей, хотя она не обязательно явно выражается в виде матрицы, поскольку математические свойства матриц используются не всегда.
Общий алгоритм
Подготовка данных. Начальный шаг заключается в предварительной обработке текстовых данных, такой как удаление стоп-слов (часто встречающихся слов, которые не несут особого смысла), лемматизация (приведение слов к единой форме) и токенизация (разделение текста на отдельные слова).
Построение матрицы термин-документ. LSA строит матрицу, называемую матрицей термин-документ, в которой строки представляют слова, а столбцы – документы. Каждая ячейка матрицы хранит информацию о том, сколько раз слово встретилось в соответствующем документе.
Сокращение размерности. Матрица термин-документ может быть очень большой и неэффективной для анализа. Поэтому LSA использует методы снижения размерности, такие как сингулярное разложение (SVD), чтобы сократить размерность матрицы и выделить наиболее значимые семантические связи.
Выявление семантических связей. После снижения размерности матрицы LSA представляет тексты в новом пространстве, называемом семантическим пространством. В этом пространстве похожие слова или тексты будут иметь близкие числовые векторы. Можно сравнивать расстояния между векторами, чтобы определить степень семантической близости между словами.
Достоинства
Векторы, сформированные на основе целых документов средствами LSA, отлично подходят для классификации документов, семантического поиска и кластеризации.
Недостатки
Генерируемые LSA векторы “Тема – Слово” дают недостаточную точность для семантических умозаключений, классификации и кластеризации фраз или составных слов.
Вложения (эмбеддинги) Word2vec показали вчетверо большую точность в сравнении с эквивалентами модели LSA.
LSA может использоваться для различных задач, таких как поиск похожих документов, рекомендации контента и извлечения смысла из больших наборов текстовых данных. Он помогает выявить общие или связанные темы в текстах и позволяет сделать более точный анализ связей между словами, даже если они не встречаются вместе в одном тексте.
