如何解釋潛在語義分析中的主題加載和主題分數，文本資源管理器中的 SVD嗨社區，
當您在 Text Explorer 上運行 SVD 時，它會生成主題分數和主題加載。 我知道這些分別是文檔級別和術語級別的奇異向量。 但是您實際上如何解釋特定主題分數或主題加載的值。 有負數也有正數。 高正數是否意味著與高負數相反的東西。 例如，如果 term1 在主題 1 中具有高正值而在主題 2 中具有高負值。 這是否意味著 term1 在主題 1 上高而在主題 2 上低。 當我們有針對主題的文檔分數時，解釋是否相似？
回复：如何解釋潛在語義分析中的主題加載和主題得分，文本資源管理器中的 SVD非常感謝 Mark Bailey 抽出時間回答我的問題。 我仍在審查我的數據結果。 如果我有進一步的數據解釋問題，我會在這個討論下發帖。
回复：如何解釋潛在語義分析中的主題加載和主題得分，文本資源管理器中的 SVD分數是原始加權 DTM 的新表示，負載是主題與原始加權 DTM 的相關性。 分數的大小越大，文檔之間的差異和平均值就越多。 一個大的負負載值顯示一個重要的術語，因為它是高度相關的。
文本分析通常指的是基於符號的形容詞“有吸引力”或“令人厭惡”的術語。
