La indexación semántica latente (LSI) es una potente herramienta para encontrar relaciones ocultas o «latentes» entre palabras y frases de un texto. Se ha utilizado en diversos campos, como la recuperación de información, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. LSI es una técnica para recuperar información de grandes cantidades de texto analizando las relaciones entre palabras y frases. LSI se basa en la idea de que las palabras y frases que están relacionadas entre sí es probable que aparezcan en el mismo documento o se utilicen en un contexto similar. Por ejemplo, es probable que un documento que contenga la frase «comida para perros» también contenga las palabras «canino» y «mascota». Al reconocer estas relaciones, LSI puede utilizarse para ofrecer resultados de búsqueda más precisos y mejorar la recuperación de documentos. LSI funciona analizando la relación entre palabras y conceptos en un documento. Utiliza una técnica matemática llamada descomposición de valor singular (SVD) para reducir un documento a sus componentes más importantes. Cuando se realiza una consulta de búsqueda, LSI puede comparar los componentes de la consulta con los componentes del documento para determinar la relevancia del resultado. He aquí algunos ejemplos de uso de LSI: * Motores de búsqueda: LSI puede utilizarse para mejorar los resultados de los motores de búsqueda utilizando las relaciones entre palabras y conceptos para ofrecer resultados más precisos. * Clasificación de textos: LSI puede utilizarse para clasificar documentos en categorías basándose en las relaciones entre palabras y conceptos. * Procesamiento del lenguaje natural: LSI puede utilizarse para identificar relaciones entre palabras y conceptos en el lenguaje natural. LSI es una potente herramienta para encontrar relaciones ocultas entre palabras y frases en un texto. Puede utilizarse en diversas aplicaciones, desde la optimización de motores de búsqueda y el procesamiento del lenguaje natural hasta la clasificación de textos y la recuperación de documentos. Referencias: 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/
