LSI原理
通过SVD将文档与词的TF-IDF的矩阵进行分解。SVD分解后的三个矩阵是文档与主题，主题与词义，词义与词三个矩阵，通过三个矩阵的不同解释，可以实现在降低维度的基础上有意义的解释。
文档与主题矩阵可以实现文档相似度的计算。词义与词的矩阵可以实现词相似度的计算，同时可以表示一意多词的情况。
gensim中LSI的使用
代码实现了bow形式表示语料->将bow中的次数转变成TF-IDF值->使用LSI方法对TF-IDF文档和词组成的矩阵进行分解。最后利用余弦相似度，根据文档和主题矩阵可以实现文档之间相似度的计算。依据就是主题类似的文档的相似度高。
texts = [['human', 'interface', 'computer','human'],
['survey', 'user', 'computer', 'system', 'response', 'time'],
['eps', 'user', 'interface', 'system'],
['system', 'human', 'system', 'eps'],
['user', 'response', 'time'],
['trees'],
['graph', 'trees'],
['graph', 'minors', 'trees'],
['graph', 'minors', 'survey']]
from gensim import corpora
#统计所有独有的词
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
print(dictionary)
#把语料变成每个词对应的ID和出现的次数
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
print (corpus) # [(0, 1), (1, 1), (2, 1)]
from gensim import models
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
doc_bow = [(0, 1), (1, 1)]
print (tfidf[doc_bow]) # [(0, 0.70710678), (1, 0.70710678)]
#TF-IDF也是一种数据表示文本的方式
tfidf.save("./model.tfidf")
tfidf = models.TfidfModel.load("./model.tfidf")
# 构造LSI模型并将待检索的query和文本转化为LSI主题向量
# 转换之前的corpus和query均是BOW向量
query = [(0, 1), (1, 1), (2, 1)]
#这个模型可以把语料中的稀疏的变量编程一个密集的向量，使用一个密集的向量可以表示这个句子
lsi_model = models.LsiModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
documents = lsi_model[corpus]
print(documents[0])
query_vec = lsi_model[query]
from gensim.similarities import MatrixSimilarity
index = MatrixSimilarity(documents)
index.save('/tmp/deerwester.index')
index = MatrixSimilarity.load('/tmp/deerwester.index')
#检查了与所有语料中的余弦相似度
sims = index[query_vec] # return: an iterator of tuple (idx, sim)
print(sims)
