在潜在语义分析中，给定M个单词和N个文档所构成的单词-文档矩阵(term-document)矩阵，对其进行分解，将单词或文档映射到一个R维的隐性空间。下面描述不正确的是（） A. 这一映射过程中需要利用文档的类别信息B. 通过矩阵分解可重建原始单词-文档矩阵，所得到的重建矩阵结果比原始单词-文档矩阵更好捕获了单词-单词、单词-文档、文档-文档之间的隐性关系C. 隐性空间维度的大小由分解过程中所得对角矩阵中对角线上不为零的系数个数所决定D. 单词和文档映射到隐性空间后具有相同的维度

步骤 1：理解潜在语义分析（LSA）的基本概念
潜在语义分析是一种用于分析文档集合中单词和文档之间关系的技术。它通过将单词-文档矩阵分解为低维空间，从而揭示出单词和文档之间的隐性关系。
步骤 2：分析选项A
选项A提到在映射过程中需要利用文档的类别信息。然而，潜在语义分析是一种无监督学习方法，它不需要利用文档的类别信息，而是通过矩阵分解来发现隐性关系。
步骤 3：分析选项B
选项B提到通过矩阵分解可重建原始单词-文档矩阵，所得到的重建矩阵结果比原始单词-文档矩阵更好捕获了单词-单词、单词-文档、文档-文档之间的隐性关系。这是潜在语义分析的一个重要特性，通过矩阵分解，可以更好地捕捉到这些隐性关系。
步骤 4：分析选项C
选项C提到隐性空间维度的大小由分解过程中所得对角矩阵中对角线上不为零的系数个数所决定。这是正确的，因为潜在语义分析通过奇异值分解（SVD）来实现矩阵分解，对角矩阵中的非零系数个数决定了隐性空间的维度。
步骤 5：分析选项D
选项D提到单词和文档映射到隐性空间后具有相同的维度。这是正确的，因为在潜在语义分析中，单词和文档都被映射到同一个低维空间中，因此它们具有相同的维度。