Latent semantic analysis (LSA): Reduction of dimensions

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Resumen

After building the vector space model, we can represent and compare any type of objects of our study. Now we can discuss the question whether we can improve the vector space we have built. The importance of this question is related to the fact that the vector space model can have thousands of features, and possibly many of these features are redundant. Is there any way to get rid of the features that are not that important? Latent Semantic Analysis allows constructing new vector space model with smaller number of dimensions.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaSpringerBriefs in Computer Science
EditorialSpringer
Páginas17-19
Número de páginas3
DOI
EstadoPublicada - 2019

Serie de la publicación

NombreSpringerBriefs in Computer Science
ISSN (versión impresa)2191-5768
ISSN (versión digital)2191-5776

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Latent semantic analysis (LSA): Reduction of dimensions'. En conjunto forman una huella única.

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