text: 機率的潛在語義分析，是用於分析雙模和共現資料的統計方法。 實際上，人們可以根據對某些隱變數的親和性來推匯出觀測變數的低維表示，就像PLSA是從潛在語義分析中演化而來。與源於線性代數並縮小發生表的標準潛在語義分析所不同的是，機率潛在語義分析基於從潛類模型匯出的混合分解。模型.考慮到以單詞和文件的共現 formula_1形式進行的觀察，PLSA將每次共現的機率建模為條件獨立的多項分佈的混合：formula_2其中'c'是單詞的主題。值得注意的是，模型的主題數量是一個超引數，必須提前設定而不是從資料中估計。第一個公式是對稱式，其中 formula_3和 formula_4都是以類似的方式從潛變數 formula_5生成；而第二個公式是不對稱的 ，對於每個文件 formula_4根據 formula_9有條件地從文件中選擇潛在類 formula_5，然後根據 formula_7從該類生成一個單詞。雖然在這個例子中我們使用單詞和文件建模，但是任何離散變數的共現也可以用完全相同的方式建模。因此，模型引數的數量等於 formula_12，引數數量隨文件數量呈線性增長。此外，儘管PLSA是基於文件集的生成模型，但它並不是新文件的生成模型。模型的引數使用最大期望演算法學習得到。應用.PLSA可以透過Fisher核函式用於判別設定。PLSA在資訊檢索和過濾、自然語言處理、文字機器學習及其他相關領域都有應用。根據報告，機率潛在語義分析中使用的方面模型存在嚴重的過擬合問題。歷史.這是潛類模型的一個特例，它與非負矩陣分解有關。當前的術語是由Thomas Hofmann在1999年創造的。
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