Latent semantisk indeksering

Latent semantisk indeksering

Latent semantisk indeksering (LSI) er en teknik, der anvendes til at forbedre informationssøgning ved at forstå relationerne mellem ord og deres betydning i en tekst. I modsætning til traditionelle søgemaskiner, der kun fokuserer på nøjagtige match af søgetermer, bruger LSI en matematisk teknik kaldet singular value decomposition til at identificere mønstre i teksten og forstå konteksten af de søgte udtryk.

Et eksempel på LSI er, når en bruger søger efter “bil”, kan LSI forstå, at ord som “køretøj”, “automobil” og “transportmiddel” har en lignende betydning og derfor også være relevante i søgeresultaterne.

LSI kan være særligt nyttig i forbindelse med store tekstdatabaser, hvor nøjagtigheden af traditionelle søgealgoritmer kan være begrænset. Ved at bruge LSI kan søgemaskiner levere mere relevante resultater og forbedre brugeroplevelsen.

Eksempler på anvendelse af LSI:

• Informationssøgning: Forbedrer nøjagtigheden af søgeresultater ved at forstå konteksten af søgetermer.
• Automatisk kategorisering af tekst: Identificerer relationer mellem ord for at organisere tekst i logiske kategorier.
• Semantisk analyse: Hjælper med at identificere betydningsfulde mønstre i tekst for at forstå brugerintentioner.

For mere information om latent semantisk indeksering, se Wikipedia.