...匹配的层面提高到概念(语义)的层面,从概念意义上来认知和处理检索用户的请求成为当前信息检索技术的研究热点。潜在语义分析(LSA)是一种自然语言统计模型,被认为是一种获取、归纳和表述知识的方法。
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另外一个作用是搜索引擎通过潜在语义分析(Latent Semantic Indexing,LSI)算法来发现这些作弊页面，LSI算法也是信息检索领域一种古老的算法，1988年由S.
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另外一个作用是搜索引擎通过潜在语义分析(Latent Semantic Indexing,LSI)算法来发现这些作弊页面，LSI算法也是信息检索领域一种古老的算法，1988年由S.
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潜在语义分析(LSA)是一种知识提取和表示的理论和方法。
Latent Semantic Analysis (LSA) is a theory and method of acquisition and representation of knowledge.
为了提高文本分类的准确性，研究并设计了一个基于潜在语义分析和支持向量机的多类文本分类模型。
A multiclass text categorization model based on latent semantic analysis and support vector machine is researched and designed to enhance the accuracy of categorization.
利用潜在语义分析进行特征抽取，消除多义词和同义词在文本表示时造成的偏差，并实现文本向量的降维。
Using latent semantic analysis to extract feature, the affect of synonymy and polysemy in text representation process is eliminated and the dimension of text vector is reduced.
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