L’indicizzazione semantica latente (LSI) è un potente strumento per trovare relazioni nascoste o “latenti” tra parole e frasi in un testo. È stato utilizzato in diversi campi, tra cui il recupero di informazioni, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico. La LSI è una tecnica per recuperare informazioni da grandi quantità di testo analizzando le relazioni tra parole e frasi. La LSI si basa sull’idea che le parole e le frasi che sono correlate tra loro hanno la probabilità di apparire nello stesso documento o di essere utilizzate in un contesto simile. Ad esempio, è probabile che un documento contenente la frase “cibo per cani” contenga anche le parole “canino” e “animale domestico”. Riconoscendo queste relazioni, l’LSI può essere utilizzato per fornire risultati di ricerca più accurati e migliorare il recupero dei documenti. LSI funziona analizzando le relazioni tra parole e concetti in un documento. Utilizza una tecnica matematica chiamata decomposizione del valore singolare (SVD) per ridurre un documento ai suoi componenti più importanti. Quando viene effettuata una query di ricerca, la LSI può confrontare i componenti della query con quelli del documento per determinare la rilevanza del risultato. Ecco alcuni esempi di utilizzo della LSI: * Motori di ricerca: LSI può essere utilizzato per migliorare i risultati dei motori di ricerca utilizzando le relazioni tra parole e concetti per fornire risultati più accurati. * Classificazione del testo: LSI può essere utilizzato per classificare i documenti in categorie basate sulle relazioni tra parole e concetti. * Elaborazione del linguaggio naturale: LSI può essere utilizzato per identificare le relazioni tra parole e concetti nel linguaggio naturale. LSI è uno strumento potente per trovare relazioni nascoste tra parole e frasi in un testo. Può essere utilizzato in diverse applicazioni, dall’ottimizzazione dei motori di ricerca all’elaborazione del linguaggio naturale, dalla classificazione dei testi al recupero dei documenti. Riferimenti: 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/
