L’indexation sémantique latente (ISL) est un outil puissant pour trouver des relations cachées ou « latentes » entre les mots et les phrases d’un texte. Elle a été utilisée dans divers domaines, notamment la recherche d’information, le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique. LSI est une technique permettant d’extraire des informations de grandes quantités de texte en analysant les relations entre les mots et les phrases. LSI repose sur l’idée que les mots et les phrases qui sont liés les uns aux autres sont susceptibles d’apparaître dans le même document ou d’être utilisés dans un contexte similaire. Par exemple, un document contenant l’expression « nourriture pour chiens » est susceptible de contenir également les mots « canine » et « pet ». En reconnaissant ces relations, l’ISL peut être utilisée pour fournir des résultats de recherche plus précis et améliorer la récupération des documents. Le LSI fonctionne en analysant la relation entre les mots et les concepts dans un document. Elle utilise une technique mathématique appelée décomposition en valeurs singulières (SVD) pour réduire un document à ses composantes les plus importantes. Lorsqu’une requête de recherche est formulée, LSI peut comparer les composants de la requête avec les composants du document afin de déterminer la pertinence du résultat. Voici quelques exemples d’utilisation de LSI : * Moteurs de recherche : LSI peut être utilisé pour améliorer les résultats des moteurs de recherche en utilisant les relations entre les mots et les concepts pour fournir des résultats plus précis. * Classification de textes : LSI peut être utilisé pour classer des documents dans des catégories basées sur les relations entre les mots et les concepts. * Traitement du langage naturel : LSI peut être utilisée pour identifier les relations entre les mots et les concepts dans le langage naturel. LSI est un outil puissant pour trouver des relations cachées entre les mots et les phrases d’un texte. Elle peut être utilisée dans de nombreuses applications, de l’optimisation des moteurs de recherche et du traitement du langage naturel à la classification des textes et à la recherche de documents. Références : 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/
