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Das Topic-based Vector Space Model (TVSM) ist ein Modell zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente, welches im Bereich des Information Retrievals angewandt wird. Es teilt mit dem traditionellen Vektorraum-Retrieval die Gemeinsamkeit, dass Dokumente als Vektoren in einem Raum abgebildet werden. Im Unterschied zum traditionellen Vektorraum Retrieval müssen die Termvektoren jedoch nicht orthogonal zueinander sein. Somit ist das TVSM in der Lage morphologische Phänomene, Synonymie, Hyponymie und Meronymie besser im Modell abzubilden als die traditionellen Vektorraum-Retrieval-Verfahren.

siehe auch: Information-Retrieval, enhanced Topic-based Vector Space Model

Literatur

• Dominik Kuropka: Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente. Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken

• Dominik Kuropka: Topic-based Vector Space Model