Die latente semantische Indizierung (LSI) ist ein leistungsfähiges Instrument zum Auffinden verborgener oder „latenter“ Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen in einem Text. Es wurde in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Information Retrieval, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen. LSI ist eine Technik zum Abrufen von Informationen aus großen Textmengen durch Analyse der Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen. LSI basiert auf der Idee, dass Wörter und Ausdrücke, die miteinander verwandt sind, wahrscheinlich im selben Dokument vorkommen oder in einem ähnlichen Kontext verwendet werden. Ein Dokument, das zum Beispiel den Begriff „Hundefutter“ enthält, wird wahrscheinlich auch die Wörter „Hund“ und „Haustier“ enthalten. Durch die Erkennung dieser Beziehungen kann LSI verwendet werden, um genauere Suchergebnisse zu liefern und das Auffinden von Dokumenten zu verbessern. LSI analysiert die Beziehung zwischen Wörtern und Konzepten in einem Dokument. Sie verwendet eine mathematische Technik namens Singulärwertzerlegung (SVD), um ein Dokument auf seine wichtigsten Bestandteile zu reduzieren. Wenn eine Suchanfrage gestellt wird, kann LSI die Komponenten der Anfrage mit den Komponenten des Dokuments vergleichen, um die Relevanz des Ergebnisses zu bestimmen. Hier sind einige Beispiele für die Verwendung von LSI: * Suchmaschinen: LSI kann verwendet werden, um die Ergebnisse von Suchmaschinen zu verbessern, indem die Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten genutzt werden, um genauere Ergebnisse zu liefern. * Textklassifizierung: LSI kann verwendet werden, um Dokumente auf der Grundlage der Beziehungen zwischen Wörtern und Begriffen in Kategorien einzuteilen. * Verarbeitung natürlicher Sprache: LSI kann verwendet werden, um Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten in natürlicher Sprache zu erkennen. LSI ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um versteckte Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen in einem Text zu finden. Sie kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, von der Suchmaschinenoptimierung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zur Textklassifizierung und dem Abrufen von Dokumenten. Referenzen: https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_indexing https://www.quora.com/What-is-Latent-Semantic-Indexing https://www.semrush.com/blog/what-is-latent-semantic-indexing/
