Latent Semantic Indexing (Lsi, Ukryte Indeksowanie Semantyczne)

Latent Semantic Indexing (LSI, Ukryte Indeksowanie Semantyczne) jest techniką z dziedziny analizy danych, która służy do identyfikowania ukrytych (latentnych) związków semantycznych między słowami w zbiorze dokumentów tekstowych.

Podstawy LSI

W swoim najprostszym ujęciu, LSI działa na zasadzie odnajdywania wspólnych wzorców
użycia słów w dokumentach i wnioskowania o ich potencjalnej semantycznej bliskości. Technika ta była prawdopodobnie najbardziej przełomowa w momencie swojego wprowadzenia, z powodu innowacyjnego podejścia do kluczowego problemu zrozumienia znaczenia tekstu przez komputery.

Jak działa LSI?

LSI działa na podstawie analizy tzw. „macierzy dokument-termin”, która jest stworzona na wzór macierzy, w której wiersze reprezentują poszczególne dokumenty, a kolumny – zachodzące w nich terminy. Odnajdywanie ukrytych związków semantycznych odbywa się poprzez zastosowanie metody tzw. „dekompozycji wartości osobliwej” (singular value decomposition, SVD), która redukuje wielkość macierzy, jednocześnie próbując zachować jak najwięcej informacji o oryginalnych zależnościach między słowami.

Macierz dokument-termin jest następnie zredukowana do mniejszej ilości wymiarów, co pozwala na ukazanie zależności między pojedynczymi słowami, które nie były wcześniej widoczne. W wyniku tego procesu, terminy o podobnym użyciu są grupowane razem, co pozwala na identyfikację ukrytych związków semantycznych.

Zastosowanie LSI

Najpopularniejszym obszarem zastosowania LSI jest marketing internetowy, szczególnie wyszukiwanie informacji i optymalizacja dla wyszukiwarek (SEO). LSI pozwala na zrozumienie tekstu przez wyszukiwarki, identyfikując kluczowe słowa i związane z nimi tematy, co umożliwia precyzyjniejsze dopasowanie wyników do potrzeb użytkowników.

W marketingu internetowym, LSI jest wykorzystywane do:

• Optymalizacji treści na stronach internetowych pod kątem kluczowych słów i związanych z nimi tematów.
• Zrozumienia kontekstu słów kluczowych wpisywanych przez użytkowników do wyszukiwarek, co pozwala na lepsze dopasowanie wyników wyszukiwania.
• Zrozumienia, jak różne słowa i tematy są ze sobą powiązane, co może pomóc w opracowywaniu skuteczniejszych strategii zawartości i reklam.

Wreszcie, LSI jest również wykorzystywane w innych dziedzinach, takich jak analiza tekstu, badania naukowe i sztuczna inteligencja, do zrozumienia ukrytych zależności semantycznych między różnymi terminami.