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俗话说“庙小妖风大，水浅王八多”，作为一名自然语言处理的水货研究生，通常只是对论文有着一知半解的了解，然而因为毕竟人老了年纪大容易忘事，有时候还是想把这一知半解的想法用文字写出来，以便之后回顾，看官勿喷，水货要开始动笔了。
文本建模是自然语言处理领域中很基础的内容，而且也已经被研究了千万遍，这个系列我主要的思路是从LSA->pLSA->unigram model ->LDA，其中pLSA和LDA都是主题模型。我研究主题模型的初衷是为了在文本分类中提取出文本特征，而通过主题模型的建模过程，可以很好的了将文档的向量表示的维度压缩到K维，然后这K维的向量就可以丢到SVM、朴素贝叶斯、最大熵、神经网络、CNN等多个分类器中去了。文本表示的去稀疏和降维无疑对文本分类是个好事。
开始LSA,LSA论文是Deerwester等人在90年代早期发表的，其主要的方法是利用了奇异值分解（SVD）方法，这个方法在后来的pLSA论文中被指出没有真正的统计依据，也就是说缺乏合理的统计概率方法支撑，然而这个方法还是起到不错的效果，这也是神奇的地方。我并不想去探讨SVD的实际含义，只是把作者的做法表达出来一下
LSA（Latent Semantic Analysis）或者LSI（Latent Semantic Index），作者提出来主要是为了信息检索，也就是给定一个字符串，查找语料库中所有和这个字符串有关系的文档。
首先，我们将语料库的文档按照如下格式转换成矩阵：
如上图所示，横向表示文档编号，纵向表示文档中的单词，表中数字表示文档的词频统计。把这个矩阵计做是X
对于X我们可以分解成如下的形式：
其中T0和D0是正交矩阵，S0是对角矩阵，而且S0的对角是递减的正数，分解过程如下：
这并不神奇，神奇的是后面过程，
为了降维，我们可以在S0中取前k个数产生一个新的对角矩阵S,对应的在T0中取前两列，在D0‘中取前两列，构成新的X^
其中：
示例如下：
那么上面的初始矩阵可以按照下面的分解：
假设我们取K=2,那么新产生的矩阵是：
然后就得到了新的矩阵X^:
到这里，我们就可以进行下一，也就是比较文档和文档、文档和词语、词语和词语、查询语句与词语之间的相似度了。具体的计算过程如下：
计算词语与词语之间的相关性，
上面的矩阵，X^和X^的转置的点乘是所有的词语之间的相似度关系，而根据右边的式子，可以看出，其实是TS与TS的转置，因此第i个词语和第j个词语之间的相似性就可以使用TS中第 i 行和第 j 列的相似性，当然这里可以使用欧式距离或者余弦函数cos来计算。
计算文档与文章之间的相似度，可以用下面的矩阵来表示：
和计算词语与词语之间的一样，第 i 篇 文档 和第 j 篇文档之间的相似度就是 DS矩阵第 i 行 和 第 j 行的向量距离。
计算文档与单词相似性的矩阵就是X^：
我们可以把第 i 个词语 和第 j 个文档的相似性比较为： TS(1/2) 矩阵的第 i 行 和 DS(1/2)矩阵的第 j 行的向量距离
这个计算过程，稍显麻烦，首先将查询语句转换成一维列向量，也就是和文最初的形式一样。然后就算：
然后将Dq和D的每一行计算向量距离即可
参考文献：
[1]Scott Deerwester. Indexing by Latent Semantic Analysis. Journal of the American Society for Information Science(1986-1998);sep 1990;41,6; ABI?INFORM Global
[2]Edel Garcia,Latent Semantic Indexing (LSI) A Fast Track Tutorial
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原文地址：http://blog.csdn.net/u010223750/article/details/51334577
