我正在学习潜在语义分析(LSA)，并且能够构建术语文档矩阵并找到其 SVD 分解。如何从分解中获取主题？
例如，在 gensim 中:
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最佳答案
您可以获得 SVD 分解的 U、S 和 V 矩阵: https://github.com/piskvorky/gensim/wiki/Recipes-&-FAQ#wiki-q4-how-do-you-output-the-u-s-vt-matrices-of-lsi
编辑回答评论中的问题:
打印的主题只是来自矩阵 U 的向量(=左奇异向量)，标准化为单位长度。
也许教程位于http://radimrehurek.com/gensim/tut2.html#transforming-vectors可能有帮助。
实际打印的是对该特定主题贡献最大的前 N 个单词(默认=打印前 10 个单词)。
您可以在这里看到这些主题计算的确切方式，它相当简单: https://github.com/piskvorky/gensim/blob/0.8.9/gensim/models/lsimodel.py#L447
关于algorithm - 寻找主题时的潜在语义分析，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21440132/