1. 传统向量空间模型的缺陷 向量空间模型是信息检索中最常用的检索方法，其检索过程是，将文档集D中的所有文档和查询都表示成以单词为特征的向量，特征值为每个单词的TF-IDF 值，然后使用向量空间模型(亦即计算查询q的向量和每个文档di的向量之间的相似度)来衡量文档和查询之间的相似度，从而得到和给定查询最相关的文档。 向量空间模型简单的基于单词的出现与否以及TF-IDF等信息来进行检索，但是“说了或者写了哪些单词”和“真正想表达的意思”之间有很大的区别，其中两 个重要的阻碍是单词的多义性(polysems)和同义性(synonymys)。多义性指的是一个单词可能有多个意思，比如Apple，既可以指水果苹 果，也可以指苹果公司；而同义性指的是多个不同的词可能表示同样的意思，比如search和find。 同义词和多义词的存在使得单纯基于单词的检索方法(比如向量空间模型等)的检索精度受到很大影响。下面举例说明： 假设用户的查询为Q="IDF in computer-based information look-up" 存在三篇文档Doc 1，Doc 2，Doc 3，其向量表示如下： Access Document Retrieval Information Theory Database Indexing Computer Relevance Match Doc 1     1       1      1      1     1       R Doc 2       1 x    1     1 x   M Doc 3      1       1 x     1 x       R   M 其中Table(i,j)=1表示文档i包含词语j。Table(i,j)=x表示该词语在查询Q中出现。Relevance如果为R表示该文档实际上和查询Q相关，Match为M表示根据基于单词的检索方法判断的文档和查询的相关性。 通过观察查询，我们知道用户实际上需要的是和“信息检索”相关的文档，文档1是和信息检索相关的，但是因为不包含查询Q中的词语，所以没有被检索到。实际 上该文档包含的词语“retrieval”和查询Q中的“look-up”是同义词，基于单词的检索方法无法识别同义词，降低了检索的性能。而文档2虽然 包含了查询中的"information"和"computer"两个词语，但是实际上该篇文档讲的是“信息论”(Information Theory)，但是基于单词的检索方法无法识别多义词，所以把这篇实际不相关的文档标记为Match。 总而言之，在基于单词的检索方法中，同义词会降低检索算法的召回率(Recall)，而多义词的存在会降低检索系统的准确率(Precision)。 2. Latent Semantic Analysis (Latent Semantic Indexing) 我们希望找到一种模型，能够捕获到单词之间的相关性。如果两个单词之间有很强的相关性，那么当一个单词出现时，往往意味着另一个单词也应该出现(同义 词)；反之，如果查询语句或者文档中的某个单词和其他单词的相关性都不大，那么这个词很可能表示的是另外一个意思(比如在讨论互联网的文章中，Apple 更可能指的是Apple公司，而不是水果)...