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向量空间模型

向量空间模型(VSM:Vector Space Model)由Salton等人于20世纪70年代提出,并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。

向量空间模型(VSM:Vector Space Model)由Salton等人于20世纪70年代提出,并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。

VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量,就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。

M个无序特征项ti,词根/词/短语/其他每个文档dj可以用特征项向量来表示(a1j,a2j,…,aMj)权重计算,N个训练文档AM*N= (aij) 文档相似度比较1)Cosine计算,余弦计算的好处是,正好是一个介于0到1的数,如果向量一致就是1,如果正交就是0,符合相似度百分比的特性,余弦的计算方法为,向量内积/各个向量的模的乘积.2)内积计算,直接计算内积,计算强度低,但是误差大。

向量空间模型 (或词组向量模型) 是一个应用于信息过滤,信息撷取,索引 以及评估相关性的代数模型。SMART是首个使用这个模型的信息检索系统。

文件(语料)被视为索引词(关键词)形成的多次元向量空间, 索引词的集合通常为文件中至少出现过一次的词组。

搜寻时,输入的检索词也被转换成类似于文件的向量,这个模型假设,文件和搜寻词的相关程度,可以经由比较每个文件(向量)和检索词(向量)的夹角偏差程度而得知。

实际上,计算夹角向量之间的余弦比直接计算夹角容易:

余弦为零表示检索词向量垂直于文件向量,即没有符合,也就是说该文件不含此检索词。

通过上述的向量空间模型,文本数据就转换成了计算机可以处理的结构化数据,两个文档之间的相似性问题转变成了两个向量之间的相似性问题。

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