贝叶斯概率LSA模型权重更新算法

• 作 者: 曾广平
• 机 构: 中南民族大学计算机科学学院
• 出 处: 计算机工程与应用
• 发表日期: 2009年21期
• 关键词: 潜在语义分析 贝叶斯 权重更新 Latent Semantic Analysis （LSA） Bayesian weight update
• 基金项目: 国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60842004）,国家民委基金（the Natural ScienceFoundation of State Ethnic Affairs Commission under Grant No.08ZN02）.

针对潜在语义分析（LSA）模型的权重更新问题,提出了一种基于贝叶斯理论的自适应权重更新算法ALSAB。ALSAB采用最大后验概率估计与期望值最大（EM）算法对概率LSA模型参数进行有效的估计,在充分考虑多次更新中不常用字词概率参数降低问题的前提下,采用增量学习方法降低多次更新产生的累积效应。实验结果表明,与现有的权重更新算法相比,提出的ALSAB算法显著地提高了检索的准确率与召回率。