LSA

LSA，全称为Latent Semantic Analysis，是一种用于信息检索和自然语言处理的统计模型。它通过分析文本中词语之间的共现关系，揭示出词语之间的潜在语义结构。LSA的核心思想是将高维的词向量空间映射到低维的隐含主题空间，使得在低维空间中相似的词语在高维空间中也具有相似性。这种方法可以有效地处理大规模文本数据，提取关键信息，并用于文本分类、聚类、推荐等任务。LSA已经在信息检索领域取得了显著的成果，为搜索引擎、智能问答系统等提供了强大的支持。