GOLOS
RU
EN
UA
habreplicator
2 года назад

Визуализация результатов латентно-семантического анализа средствами Python

Автор: Scorobey
Источник: https://habrahabr.ru/post/335668/

Постановка задачи


Семантический (смысловой) анализ текста – одна из ключевых проблем как теории создания систем искусственного интеллекта, относящаяся к обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP), так и компьютерной лингвистики. Результаты семантического анализа могут применяться для решения задач в таких областях как, например, психиатрия (для диагностирования больных), политология (предсказание результатов выборов), торговля (анализ востребованности тех или иных товаров на основе комментариев к данному товару), филология (анализ авторских текстов), поисковые системы, системы автоматического перевода. Поисковая машина Google полностью построена на семантическом анализе.

Визуализация результатов семантического анализа является важным этапом его проведения поскольку может обеспечить быстрое и эффективное принятие решений по результатам анализа.

Анализ публикаций в сети по латентно семантическому анализу (LSA) показывает, что визуализация результатов анализа приведена только в двух публикациях [1,2] в виде двух координатного графика семантического пространства с нанесенными координатами слов и документов. Такая визуализация не позволяет однозначно определить группы близких документов и оценить уровень их смысловой связи по принадлежащим документам словам. Хотя в моей публикации под названием “Полный латентно семантический анализ средствами Python” [1] предпринималась попытка использования кластерного анализа результатов латентно семантического анализа, однако были определены только метки кластеров и координаты центроидов для групп слов и документов без визуализации. Читать дальше →
0
0.000 GOLOS
На Golos с April 2017
Комментарии (0)
Сортировать по:
Сначала старые