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Richard M. Golden, M.S.E.E., and B.S.E.E. द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री Richard M. Golden, M.S.E.E., and B.S.E.E. या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal
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LM101-040: How to Build a Search Engine, Automatically Grade Essays, and Identify Synonyms using Latent Semantic Analysis

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In this episode we introduce a very powerful approach for computing semantic similarity between documents. Here, the terminology “document” could refer to a web-page, a word document, a paragraph of text, an essay, a sentence, or even just a single word. Two semantically similar documents, therefore, will discuss many of the same topics while two semantically different documents will not have many topics in common. Machine learning methods are described which can take as input large collections of documents and use those documents to automatically learn semantic similarity relations. This approach is called Latent Semantic Indexing (LSI) or Latent Semantic Analysis (LSA). Visit us at: www.learningmachines101.com to learn more!

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