[发明专利]一种潜在语义分析方法及系统

权利要求书

1.一种潜在语义分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

对文本库进行训练；

对训练好的文本库进行潜在语义分析；

将分解后的潜在语义分析存储到系统中；

通过矩阵访问接口根据历史参考数据或对象向量与矩阵、关联度识别对象调用段落间关联度、话题间关联度和维度独立性与关联度。

2.根据权利要求1所述的潜在语义分析方法，其特征在于，所述对文本库进行训练具体为：采用基于统计的方法，提取出文本库中倾向相关特征，利用提取出的特征进行训练文本库的学习。

3.根据权利要求2所述的潜在语义分析方法，其特征在于，利用最大熵方法算出特征的权值，自动统计得出规则进行语义倾向的判断。

4.根据权利要求3所述的潜在语义分析方法，其特征在于，所述提取的特征项包括：极性词、极性词的极性、否定词、否定词的位置、程度词、程度词的强度、程度词的位置、否定词与程度词的位置关系。

5.根据权利要求1所述的潜在语义分析方法，其特征在于，所述对训练好的文本库进行潜在语义分析具体为：通过对项/文档矩阵的矩阵分解将高维的向量空间模型表示中的文档映射到低维的潜在语义空间中。

6.根据权利要求5所述的潜在语义分析方法，其特征在于，所述矩阵分解是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和奇异值分解。

7.根据权利要求6所述的潜在语义分析方法，其特征在于，所述奇异值分解得到三个矩阵SVD，用S、D矩阵作为计算段落间关联度计算、话题间关联度、维度独立性计算。

8.一种潜在语义分析系统，其特征在于，包括：

训练模块，用于对文本库进行训练；

分析模块，与所述训练模块连接，用于对训练好的文本库进行潜在语义分析；

存储模块，与所述分析模块连接，用于将分解后的潜在语义分析存储到系统中；

访问模块，与所述存储模块连接，使用户通过该系统模块可以根据历史参考数据或对象向量与矩阵、关联度识别对象调用段落间关联度、话题间关联度和维度独立性与关联度。

9.根据权利要求8所述的潜在语义分析系统，其特征在于，所述训练模块具体用于采用基于统计的方法，提取出文本库中倾向相关特征，利用提取出的特征进行训练文本库的学习，利用最大熵方法算出特征的权值，自动统计得出规则进行语义倾向的判断。

10.根据权利要求8所述的潜在语义分析系统，其特征在于，所述分析模块具体用于：通过对项/文档矩阵的矩阵分解将高维的向量空间模型表示中的文档映射到低维的潜在语义空间中。