），而相对应的奇异值越大则代表此种主题与原本的矩阵所代表的主题较为相关，越小则越非相关，由此我们可以得到简单的语意分析。
非负矩阵拆解法（Non-negative matrix factorization,NMF）.由于透过奇异值分解（Singular Value Decompositiob, SVD） 存在一些缺点，因此使用非负矩阵拆解法（Non-negative matrix factorization,NMF）来得到更好的效果，首先，由于奇异值分解（Singular Valu