Несоответствие скрытого семантического анализа в Python

Я пытаюсь следовать статье Википедии о скрытом семантическом индексировании в Python, используя следующий код:

documentTermMatrix = array([[ 0.,  1.,  0.,  1.,  1.,  0.,  1.],
                            [ 0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
                            [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.],
                            [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
                            [ 0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
                            [ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
                            [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  0.],
                            [ 0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.],
                            [ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.]])
u,s,vt = linalg.svd(documentTermMatrix, full_matrices=False)

sigma = diag(s)
## remove extra dimensions...
numberOfDimensions = 4
for i in range(4, len(sigma) -1):
    sigma[i][i] = 0
queryVector = array([[ 0.], # same as first column in documentTermMatrix
                     [ 0.],
                     [ 0.],
                     [ 0.],
                     [ 0.],
                     [ 1.],
                     [ 0.],
                     [ 0.],
                     [ 1.]])

Как математика говорит, что это должно работать:

dtMatrixToQueryAgainst = dot(u, dot(s,vt))
queryVector = dot(inv(s), dot(transpose(u), queryVector))
similarityToFirst = cosineDistance(queryVector, dtMatrixToQueryAgainst[:,0]
# gives 'matrices are not aligned' error.  should be 1 because they're the same

Что работает с математикой, которая выглядит неправильно:(из здесь)

dtMatrixToQueryAgainst = dot(s, vt)
queryVector  = dot(transpose(u), queryVector)
similarityToFirst = cosineDistance(queryVector, dtMatrixToQueryAgainsst[:,0]) 
# gives 1, which is correct

Почему маршрут работает, а первый нет, когда все, что я могу найти о математике LSA, показывает сначала как правильно? Я чувствую, что упускаю что-то очевидное...