概率潜在语义分析(PLSA)在中药新药处方发现中的应用 被引量：3

1

作者 雷蕾 张早华 +3 位作者 温先荣 亢力 张竹绿 刘森 《世界科学技术-中医药现代化》 北大核心 2012年第5期1976-1980,共5页

目的:使用概率潜在语义分析(PLSA)算法研究中药配伍方案,为中药处方发现提供新途径。方法:基于丰富的中医药文献数据,从临床治疗缺血性心脑血管疾病的方剂出发,使用PLSA算法,筛选出治疗缺血性心脑血管疾病的新药候选方,并从药理学的角... 目的:使用概率潜在语义分析(PLSA)算法研究中药配伍方案,为中药处方发现提供新途径。方法:基于丰富的中医药文献数据,从临床治疗缺血性心脑血管疾病的方剂出发,使用PLSA算法,筛选出治疗缺血性心脑血管疾病的新药候选方,并从药理学的角度对候选方进行分析,最后结合专家智慧在候选方的基础上给出具有开发潜力的新药处方。结果:筛选出治疗该病的中药核心组合,并证明了PLSA算法用于中药处方发现具有一定的可靠性和稳定性。同时专家从计算机筛选出的处方中选出有开发前景的两首方。结论:PLSA算法在治疗缺血性心脑血管疾病中药处方发现中有着广阔的应用前景。 展开更多

关键词 概率潜在语义分析 缺血性心脑血管疾病 中药处方发现

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基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别 被引量：15

2

作者 宋晓雷 王素格 +1 位作者 李红霞 李德玉 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期89-93,共5页

该文利用概率潜在语义分析,给出了两种用于判别词汇情感倾向的方法。一是使用概率潜在语义分析获得目标词和基准词之间的相似度矩阵,再利用投票法决定其情感倾向;二是利用概率潜在语义分析获取目标词的语义聚类,然后借鉴基于同义词的词... 该文利用概率潜在语义分析,给出了两种用于判别词汇情感倾向的方法。一是使用概率潜在语义分析获得目标词和基准词之间的相似度矩阵,再利用投票法决定其情感倾向;二是利用概率潜在语义分析获取目标词的语义聚类,然后借鉴基于同义词的词汇情感倾向判别方法对目标词的情感倾向做出判别。两种方法的优点是均可在没有外部资源的条件下,实现词汇情感倾向的判别。 展开更多

关键词 概率潜在语义分析 数据稀疏 语义聚类 情感倾向

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改进的概率潜在语义分析下的文本聚类算法 被引量：14

3

作者 张玉芳 朱俊 熊忠阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期674-676,693,共4页

概率潜在语义分析(PLSA)模型用期望最大化(EM)算法进行参数训练,由于算法参数的随机初始化,致使聚类的效果过度拟合且过分依赖于参数初始值。将潜在语义分析(LSA)模型参数概率化,用以初始化概率潜在语义分析模型的参数,得到的改进算法... 概率潜在语义分析(PLSA)模型用期望最大化(EM)算法进行参数训练,由于算法参数的随机初始化,致使聚类的效果过度拟合且过分依赖于参数初始值。将潜在语义分析(LSA)模型参数概率化,用以初始化概率潜在语义分析模型的参数,得到的改进算法有效解决了参数随机初始化问题。经实验验证,所提出的方法对文本聚类的归一化互信息(NM I)和准确度都有明显提高。 展开更多

关键词 文本聚类 概率潜在语义分析 参数初始化 潜在语义分析

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基于概率潜语义分析模型的高光谱影像层次聚类分析 被引量：5

4

作者 易文斌 慎利 +1 位作者 齐银凤 唐宏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2471-2475,共5页

将概率潜语义分析模型(PLSA)应用于高光谱影像聚类,提出一种基于语义信息的影像聚类方法。首先,利用ISODATA算法获取影像的初次聚类结果,从而形成PLSA模型中的视觉词;其次,利用影像分割算法对高光谱影像进行分割,并将分割体作为PLSA模... 将概率潜语义分析模型(PLSA)应用于高光谱影像聚类,提出一种基于语义信息的影像聚类方法。首先,利用ISODATA算法获取影像的初次聚类结果,从而形成PLSA模型中的视觉词;其次,利用影像分割算法对高光谱影像进行分割,并将分割体作为PLSA模型的文档;再次,利用多种最佳聚类类别数估计方法确定PLSA模型的潜语义主题的个数;进而估计PLSA模型的参数,获得概率主题内视觉词的概率分布和每个分割体中各概率主题的混合比例;最后利用统计模式识别方法获取每个影像文档中各个视觉词对应的潜语义主题的类型,从而实现影像的层次聚类分析。相关实验结果表明,本文的层次聚类结果较K-MEANS算法、ISODATA算法聚类结果的面向对象特性更明显,其与真实地物的空间分布更接近。 展开更多

关键词 概率潜语义分析模型 高光谱影像 层次聚类 语义信息

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基于概率潜在语义分析的群体情绪演进分析 被引量：4

5

作者 林江豪 周咏梅 +2 位作者 阳爱民 陈昱宏 陈晓帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2747-2751,2756,共6页

针对群体情绪演进分析中话题内容挖掘及其对应群体情绪分析两个层面的难题,提出了一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的群体情绪演进分析方法。该方法首先利用PLSA模型抽取时间序列上的子话题,挖掘话题内容随时间的演进规律;再利用句... 针对群体情绪演进分析中话题内容挖掘及其对应群体情绪分析两个层面的难题,提出了一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的群体情绪演进分析方法。该方法首先利用PLSA模型抽取时间序列上的子话题,挖掘话题内容随时间的演进规律;再利用句法关系和情感本体库,抽取与话题内容相匹配群体情绪单元,计算情绪单元的强度,形成情绪特征向量;最后,对各子话题下的情绪强度进行求和,细粒度分析子话题和事件的整体群体情绪,深入挖掘群体情绪演进规律,并将群体情绪量化和可视化。在话题情绪单元抽取过程中,引入了句法规则和情感本体库,更细粒度地抽取情绪单元,并提高了话题内容与情绪单元匹配的准确性。实验结果表明,该模型能够实现话题内容及其群体情绪按时序特征的演进分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 群体情绪 概率潜在语义分析模型 话题挖掘 情绪演进 情绪分析

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一个基于概率潜语义分析的多模态多媒体检索模型 被引量：5

6

作者 张宇 袁野 王国仁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1665-1670,共6页

互联网上快速增长的多媒体信息往往包含几种不同的模态,并且在同一个多媒体文档中的这些不同形式的模态往往包含相似的含义.因此,最近多模态检索已经变成了多媒体检索领域的热点问题.提出一个基于概率潜语义分析的多模态检索模型用来完... 互联网上快速增长的多媒体信息往往包含几种不同的模态,并且在同一个多媒体文档中的这些不同形式的模态往往包含相似的含义.因此,最近多模态检索已经变成了多媒体检索领域的热点问题.提出一个基于概率潜语义分析的多模态检索模型用来完成多模态的检索.两个假设被提出:(1)同一个多媒体文档的不同模态是这个文档的多种表达方式,因此它们都表示相似的含义;(2)文本单词和图像特性是独立地被生成出来的.利用概率潜语义分析分别模拟训练集中文本和图像的生成过程并且通过期望最大化算法学习获得它们的潜在主题分布.利用多元线性回归方法分析文本表达和图像表达,并利用最小二乘法得到回归矩阵的估计.这个矩阵用于将文本和图像模态互相转换.实验表明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 多模态 多媒体 检索 概率潜语义分析

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基于概率潜在语义分析的中文信息检索 被引量：11

7

作者 罗景 涂新辉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期199-201,共3页

传统的信息检索模型把词看作孤立的单元,没有考虑自然语言中存在大量的同义词、多义词现象,对召回率和准确率有不利的影响。概率潜在语义模型使用统计的方法建立"文档-潜在语义-词"之间概率分布关系并利用这种关系进行检索。... 传统的信息检索模型把词看作孤立的单元,没有考虑自然语言中存在大量的同义词、多义词现象,对召回率和准确率有不利的影响。概率潜在语义模型使用统计的方法建立"文档-潜在语义-词"之间概率分布关系并利用这种关系进行检索。该文将概率潜在语义模型用于中文信息检索,实验结果表明,概率潜在语义模型相对于传统的向量空间模型能够显著地提高检索的平均精度。 展开更多

关键词 概率潜在语义分析 中文信息检索 索引技术 关键词抽取

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基于混合概率潜在语义分析模型的Web聚类 被引量：2

8

作者 王治和 王凌云 +1 位作者 党辉 潘丽娜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第11期3018-3022,共5页

在电子商务应用中,为了更好地了解用户的内在特征,制定有效的营销策略,提出一种基于混合概率潜在语义分析(H-PLSA)模型的Web聚类算法。利用概率潜在语义分析(PLSA)技术分别对用户浏览数据、页面内容信息及内容增强型用户事务数据建立PLS... 在电子商务应用中,为了更好地了解用户的内在特征,制定有效的营销策略,提出一种基于混合概率潜在语义分析(H-PLSA)模型的Web聚类算法。利用概率潜在语义分析(PLSA)技术分别对用户浏览数据、页面内容信息及内容增强型用户事务数据建立PLSA模型,通过对数—似然函数对三个PLSA模型进行合并得到用户聚类的H-PLSA模型和页面聚类的H-PLSA模型。聚类分析中以潜在主题与用户、页面以及站点之间的条件概率作为相似度计算依据,聚类算法采用基于距离的k-medoids算法。设计并构建了H-PLSA模型,在该模型上对Web聚类算法进行验证,表明该算法是可行的。 展开更多

关键词 WEB聚类 概率潜在语义分析 潜在主题 k-medoids算法

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基于概率潜在语义分析的Web用户聚类 被引量：4

9

作者 俞辉 景海峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第23期160-162,共3页

Web用户聚类知识可以为改进信息搜索效率和提供个性化服务提供帮助。通过对海量日志记录分析,构建会话-页面矩阵;根据信息论理论,在会话-页面矩阵中权值计算中考虑局部和全局权值贡献;利用概率潜在语义分析将隐式变量Z对页面P的条件概... Web用户聚类知识可以为改进信息搜索效率和提供个性化服务提供帮助。通过对海量日志记录分析,构建会话-页面矩阵;根据信息论理论,在会话-页面矩阵中权值计算中考虑局部和全局权值贡献;利用概率潜在语义分析将隐式变量Z对页面P的条件概率转换为隐式变量Z对会话S的条件概率,然后在聚类分析中以此作为相似度计算依据。聚类算法采用了基于距离的k-medoids算法,以进一步改善聚类精度。实验结果验证了该算法的有效性和局限性。 展开更多

关键词 WEB日志 预处理 WEB用户 概率潜在语义分析 聚类

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结合概率潜在语义分析的文本谱聚类方法研究

10

作者 张玉芳 张洪 +1 位作者 熊忠阳 李文田 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第36期134-136,179,共4页

传统谱聚类的相似矩阵建立在VSM(Vector Space Model)之上,该模型把词看作孤立的单元,没有考虑自然语言中存在大量的同义词、多义词现象。针对这一问题,提出一种用概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)来提... 传统谱聚类的相似矩阵建立在VSM(Vector Space Model)之上,该模型把词看作孤立的单元,没有考虑自然语言中存在大量的同义词、多义词现象。针对这一问题,提出一种用概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)来提取文本中隐含语义信息的方法,并构建文本集的相似矩阵,从语义的角度考虑了文本之间的相关性。实验结果表明,利用该方法得到的聚类精度有较大提高,结果要好于传统的谱聚类算法,从而验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 文本聚类 概率潜在语义分析 谱聚类 相似矩阵

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基于概率潜在语义分析模型的自动答案选择 被引量：5

11

作者 张成 曲明成 +2 位作者 倪宁 仇光 卜佳俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期70-72,共3页

问答社区中候选答案过多会增加提问用户选择最佳答案的负担。为此,提出一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的自动答案选择方法。在主题建模思想的基础上,利用问答社区中的用户资料,以PLSA模型表达问答社区中的用户兴趣分布,依据答案和... 问答社区中候选答案过多会增加提问用户选择最佳答案的负担。为此,提出一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的自动答案选择方法。在主题建模思想的基础上,利用问答社区中的用户资料,以PLSA模型表达问答社区中的用户兴趣分布,依据答案和问题之间的主题匹配度对候选答案进行排序。实验结果表明,该方法可有效挖掘用户兴趣,提高答案选择的准确率。 展开更多

关键词 答案选择 问答社区 概率潜在语义分析 主题建模

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基于概率潜在语义分析和Adaboost算法的文本分类技术研究

12

作者 刘苗 谢邦昌 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第19期21-23,共3页

文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析(PLSA)方法,有效地提取出隐含在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adaboost算法作为分类器。实验结果表明,该方法发挥了两种方法的... 文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析(PLSA)方法,有效地提取出隐含在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adaboost算法作为分类器。实验结果表明,该方法发挥了两种方法的优势,能够很好地完成对文本的自动分类。 展开更多

关键词 文本自动分类 概率潜在语义分析(plsa) ADABOOST TEM迭代

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基于网页概率潜在语义信息的用户兴趣聚类 被引量：2

13

作者 钱雪忠 吴志媛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期765-771,共7页

为了能准确挖掘用户兴趣点,首先利用概率潜在语义分析PLSA模型将"网页-词"矩阵向量投影到概率潜在语义向量空间,并提出"自动相似度阈值选择"方法得到网页间的相似度阈值,最后提出将平面划分法与凝聚式层次聚类相结... 为了能准确挖掘用户兴趣点,首先利用概率潜在语义分析PLSA模型将"网页-词"矩阵向量投影到概率潜在语义向量空间,并提出"自动相似度阈值选择"方法得到网页间的相似度阈值,最后提出将平面划分法与凝聚式层次聚类相结合的凝聚式层次k中心点HAK-medoids算法,实现用户兴趣点聚类。实验结果表明,与传统的基于划分的算法相比,HAK-medoids算法聚类效果更好。同时,提出的用户兴趣点聚类技术在个性化服务领域可提高个性化推荐和搜索的效率。 展开更多

关键词 概率潜在语义分析 自动相似度阈值选择 用户兴趣点 凝聚式层次k中心点 个性化服务

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基于分块潜在语义的场景分类方法 被引量：7

14

作者 曾璞 吴玲达 文军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期1537-1539,1542,共4页

提出了一种基于分块潜在语义的场景分类方法。该方法首先对图像进行均匀分块并使用分块内视觉词汇的出现频率来描述每一个分块,然后利用概率潜在语义分析(PLSA)方法从图像的分块集合中发现潜在语义模型,最后利用该模型提取出潜在语义在... 提出了一种基于分块潜在语义的场景分类方法。该方法首先对图像进行均匀分块并使用分块内视觉词汇的出现频率来描述每一个分块,然后利用概率潜在语义分析(PLSA)方法从图像的分块集合中发现潜在语义模型,最后利用该模型提取出潜在语义在图像分块中的出现情况来进行场景分类。在13类场景图像上的实验表明,与其他方法相比,该方法具有更高的分类准确率。 展开更多

关键词 场景分类 分块潜在语义 视觉词汇 局部不变特征 概率潜在语义分析

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基于WordNet本体和PLSA的语义Web服务发现 被引量：2

15

作者 邢少敏 周伯生 陈天影 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1325-1329,共5页

提出了一种基于WordNet本体标注和概率潜在语义分析(PLSA,ProbabilisticLatent Semantic Analysis)的语义Web服务发现方法OntoPLSA.首先使用WordNet本体标注Web服务的操作名、参数以及用户请求,以经过标注后的输出参数集合为词汇集,服... 提出了一种基于WordNet本体标注和概率潜在语义分析(PLSA,ProbabilisticLatent Semantic Analysis)的语义Web服务发现方法OntoPLSA.首先使用WordNet本体标注Web服务的操作名、参数以及用户请求,以经过标注后的输出参数集合为词汇集,服务描述文档集合为文档集,组成词汇-文档矩阵,以该矩阵为输入,使用PLSA方法对服务集进行分类,并将用户请求带入PLSA模型,确定其所属的类;然后在类中以标注后的输出参数为键,含有这个输出的服务的列表为键值,建立一个映射表,查找与用户请求的输出相似的映射表键,进而找出对应的键值,即服务列表;最后根据QoS(Quality of Service)和用户请求中的输入参数确定满足条件的服务结果集合.在415个Web服务组成的数据集上的测试结果表明,性能较其他方法有优势,召回率和R准确率也得到了改善. 展开更多

关键词 本体标注 概率潜在语义分析 WEB服务 索引 分类 语义 服务发现

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一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法 被引量：41

16

作者 刘硕研 须德 +2 位作者 冯松鹤 刘镝 裘正定 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1156-1161,共6页

基于视觉单词的词包模型表示(Bag-of-Words)算法是目前场景分类中的主流方法.传统的视觉单词是通过无监督聚类图像块的特征向量得到的.针对传统视觉单词生成算法中没有考虑任何语义信息的缺点,本论文提出一种基于上下文语义信息的图像... 基于视觉单词的词包模型表示(Bag-of-Words)算法是目前场景分类中的主流方法.传统的视觉单词是通过无监督聚类图像块的特征向量得到的.针对传统视觉单词生成算法中没有考虑任何语义信息的缺点,本论文提出一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法:首先,本文中使用的上下文语义信息是视觉单词之间的语义共生概率,它是由概率潜在语义分析模型(probabilistic Latent Semantic Analysis)自动分析得到,无需任何人工标注.其次,我们引入Markov随机场理论中类别标记的伪似然度近似的策略,将图像块在特征域的相似性同空间域的上下文语义共生关系有机地结合起来,从而更准确地为图像块定义视觉单词.最后统计视觉单词的出现频率作为图像的场景表示,利用支持向量机分类器完成图像的场景分类任务.实验结果表明,本算法能有效地提高视觉单词的语义准确性,并在此基础上改善场景分类的性能. 展开更多

关键词 场景分类 视觉单词 概率潜在语义分析模型 MARKOV随机场模型 上下文语义信息

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融合语义主题的图像自动标注 被引量：50

17

作者 李志欣 施智平 +1 位作者 李志清 史忠植 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期801-812,共12页

由于语义鸿沟的存在,图像自动标注已成为一个重要课题.在概率潜语义分析的基础上,提出了一种融合语义主题的方法以进行图像的标注和检索.首先,为了更准确地建模训练数据,将每幅图像的视觉特征表示为一个视觉"词袋";然后设计... 由于语义鸿沟的存在,图像自动标注已成为一个重要课题.在概率潜语义分析的基础上,提出了一种融合语义主题的方法以进行图像的标注和检索.首先,为了更准确地建模训练数据,将每幅图像的视觉特征表示为一个视觉"词袋";然后设计一个概率模型分别从视觉模态和文本模态中捕获潜在语义主题,并提出一种自适应的不对称学习方法融合两种语义主题.对于每个图像文档,它在各个模态上的主题分布通过加权进行融合,而权值由该文档的视觉词分布的熵值来确定.于是,融合之后的概率模型适当地关联了视觉模态和文本模态的信息,因此能够很好地预测未知图像的语义标注.在一个通用的Corel图像数据集上,将提出的方法与几种前沿的图像标注方法进行了比较.实验结果表明,该方法具有更好的标注和检索性能. 展开更多

关键词 图像自动标注 主题模型 概率潜语义分析 自适应不对称学习 图像检索

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基于语义学习的图像多模态检索 被引量：6

18

作者 李志欣 施智平 +1 位作者 陈宏朝 吴璟莉 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第3期258-263,共6页

针对语义鸿沟问题,在语义学习的基础上设计图像的多模态检索系统。该系统结合3种查询方式进行图像检索。基于视觉特征的查询通过特征提取与相似度匹配进行排位。基于标签的查询建立在图像自动标注的基础上,但在语义空间之外的泛化能力... 针对语义鸿沟问题,在语义学习的基础上设计图像的多模态检索系统。该系统结合3种查询方式进行图像检索。基于视觉特征的查询通过特征提取与相似度匹配进行排位。基于标签的查询建立在图像自动标注的基础上,但在语义空间之外的泛化能力较差。基于语义图例的查询能够在很大程度上克服这个缺陷,通过在显式或隐式的语义空间上进行查询,使检索结果更符合人类感知。实验结果表明,与基于纹理特征的图像检索相比,基于语义图例的检索具有更高的精度及召回率。 展开更多

关键词 图像多模态检索 图像自动标注 概率主题建模 概率潜在语义分析 语义鸿沟 语义学习 语义多项式

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建模连续视觉特征的图像语义标注方法 被引量：9

19

作者 李志欣 施智平 +1 位作者 刘曦 史忠植 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1412-1420,共9页

针对图像检索中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种对连续视觉特征直接建模的图像自动标注方法.首先对概率潜语义分析(PLSA)模型进行改进,使之能处理连续量,并推导对应的期望最大化算法来确定模型参数;然后根据不同模态数据各自... 针对图像检索中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种对连续视觉特征直接建模的图像自动标注方法.首先对概率潜语义分析(PLSA)模型进行改进,使之能处理连续量,并推导对应的期望最大化算法来确定模型参数;然后根据不同模态数据各自的特点,提出一个对不同模态数据分别处理的图像语义标注模型,该模型使用连续PLSA建模视觉特征,使用标准PLSA建模文本关键词,并通过不对称的学习方法学习2种模态之间的关联,从而能较好地对未知图像进行标注.通过在一个包含5000幅图像的标准Corel数据集中进行实验,并与几种典型的图像标注方法进行比较的结果表明,文中方法具有更高的精度和更好的效果. 展开更多

关键词 图像自动标注 概率潜语义分析 主题模型 连续视觉特征 图像检索

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基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法 被引量：14

20

作者 张瑞杰 李弼程 魏福山 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期646-652,共7页

传统视觉词典模型没有考虑图像的多尺度和上下文语义共生关系.本文提出一种基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法.首先,对图像进行多尺度分解,从多个尺度提取不同粒度的视觉信息;其次利用基于密度的自适应选择算法确定最优概率... 传统视觉词典模型没有考虑图像的多尺度和上下文语义共生关系.本文提出一种基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法.首先,对图像进行多尺度分解,从多个尺度提取不同粒度的视觉信息;其次利用基于密度的自适应选择算法确定最优概率潜在语义分析模型主题数;然后,结合Markov随机场共同挖掘图像块的上下文语义共生信息,得到图像的多尺度直方图表示;最后结合支持向量机实现场景分类.实验结果表明,本文算法能有效利用图像的多尺度和上下文语义信息,提高视觉单词的语义准确性,从而改善场景分类性能. 展开更多

关键词 场景分类 多尺度信息 概率潜在语义分析 自适应主题数 上下文语义信息

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