Latent Semantic Indexing ... based

Latent Semantic Indexing ... based on the statistical technique of
Singular Valued Decomposition where an n x t matrix is reduced to
an n x δt matrix, statistically, effectively dimensionality-reduction
to c.100 to 300 dimensions (index terms) which incorporate termterm
dependency relationships ... and it is computationally
expensive ... but it works.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แฝงอยู่ความหมายดัชนี...ตามเทคนิคทางสถิติของแยกส่วนบริษัทเอกพจน์ประกอบที่ลงตัว n x t เมตริกซ์การเมทริกซ์การ n x δt ทางสถิติ มีประสิทธิภาพลดลง dimensionalityการ c.100 ขนาด 300 (ดัชนีเงื่อนไข) ที่ termtermอ้างอิงความสัมพันธ์...และมันเป็น computationallyแพง...แต่มันทำงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดัชนีหมายแฝง ... ขึ้นอยู่กับเทคนิคทางสถิติของ
เอกพจน์สลายตัวมูลค่าที่เมทริกซ์ NXT จะลดลงไป
NX เมทริกซ์δtทางสถิติอย่างมีประสิทธิภาพมิติลด
การ c.100 300 ขนาด (แง่ดัชนี) ซึ่งรวม termterm
ความสัมพันธ์ที่พึ่งพา .. และเป็นคอมพิวเตอร์
ที่มีราคาแพง ... แต่การทำงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สร้างดัชนีแฝงหมาย . . . . . . . ตามเทคนิคทางสถิติของ
เอกพจน์มูลค่าการสลายตัวที่ N x t เมทริกซ์จะลดลง

เป็น N x δ t เมทริกซ์ , สถิติ , ได้อย่างมีประสิทธิภาพลดการ dimensionality
c.100 300 ขนาด ( ศัพท์ดรรชนี ) ซึ่งรวมความสัมพันธ์ termterm
พึ่งพา . . . . . . . และมันก็เป็น computationally
แพง . . . . . . . แต่มันได้ผล