第202章 疯狂套娃的循环（2/2）
在得到低维的文本向量和单词向量之后。
再用余弦相似度等度量方式来计算文本间的语义相似度。
潜在语义分析的本质思想就是通过降维来去除原始矩阵中的噪音，从而提高计算准确度。
虽然这种思路不错，但这种方法并没有普适性。
这是因为潜在语义分析模型在架构模型的过程中采用的奇异值分解。
这种做法使得计算复杂度增高，并且可移植性较差。
在这种方法提出来之后。
并不是没人尝试对这种方法进行过改进。
同样是上世纪末。
有研究人员提出了概率潜在语义分析模型。
这种模型是基于概率，而不是基于奇异值分解。
这种模型相比于潜在语义分析模型的主要差异是增加一个主题层。
而后使用期望最大化算法训练主题，并找到一个概率性的潜在主题模型。
以此用来预测文本空间向量中的观察数据。