ŘEHŮŘEK, Radim. Speeding Up Latent Semantic Analysis: A Streamed Distributed Algorithm for SVD Updates. In Joaquim Filipe. Proceedings of the 3rd International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART). Portugal: INSTICC Press, 2010. s. 446-451, 6 s. ISBN 978-989-8425-40-9.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Speeding Up Latent Semantic Analysis: A Streamed Distributed Algorithm for SVD Updates
Autoři ŘEHŮŘEK, Radim (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Portugal, Proceedings of the 3rd International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART), od s. 446-451, 6 s. 2010.
Nakladatel INSTICC Press
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10000 1. Natural Sciences
Stát vydavatele Itálie
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/10:00047038
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-989-8425-40-9
Klíčová slova anglicky svd lda lsi
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Radim Řehůřek, Ph.D., učo 39672. Změněno: 28. 2. 2011 05:41.
Anotace
The purpose of Latent Semantic Analysis (LSA) is to find hidden (latent) structure in a collection of texts represented in the Vector Space Model. LSA was introduced in~\cite{deerwester1990indexing} and has since become a standard tool in the field of Natural Language Processing and Information Retrieval. At the heart of LSA lies the \emph{Singular Value Decomposition} algorithm, which makes LSA (sometimes also called Latent Semantic Indexing, or LSI) really just another member of the broad family of applications that make use of SVD's robust and mathematically well-founded approximation capabilities, from Image Processing; or Signal Processing, where SVD is commonly used to separate signal from noise. SVD is also used in solving shift-invariant differential equations, in Geophysics, in Antenna Array Processing, \ldots}. In this way, although we will discuss our results in the perspective and terminology of LSA and Natural Language Processing, our results are in fact applicable to a wide range of problems and domains across much of the field of Computer Science.
Návaznosti
LC536, projekt VaVNázev: Centrum komputační lingvistiky
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Centra základního výzkumu
VytisknoutZobrazeno: 8. 4. 2020 21:24