A indexação semântica latente (LSI) é uma técnica matemática usada no processamento de linguagem natural e na recuperação de informações para identificar padrões e relações entre palavras em um grande corpus de dados de texto. A LSI vai além da correspondência de palavras-chave, analisando o significado contextual das palavras.
Pontos-chave sobre LSI:
- O LSI usa a decomposição do valor singular (SVD) para reduzir as dimensões da matriz palavra-documento, revelando estruturas semânticas latentes.
- Ele ajuda os mecanismos de pesquisa a entender o contexto e o significado das palavras, melhorando a relevância dos resultados da pesquisa.
- O LSI identifica sinônimos e termos relacionados, permitindo que os mecanismos de pesquisa retornem páginas relevantes mesmo que não contenham as palavras-chave exatas usadas na consulta de pesquisa.
- No contexto de SEO, o uso de palavras-chave LSI (palavras semanticamente relacionadas à palavra-chave principal) pode ajudar os mecanismos de pesquisa a entender melhor o conteúdo e o contexto de uma página da Web.
- O LSI não é um algoritmo específico usado pelos mecanismos de busca, mas sim um conceito geral de recuperação de informações que os mecanismos de busca podem incorporar em seus algoritmos de classificação.
Ao compreender as relações contextuais entre as palavras, o LSI ajuda a melhorar a precisão e a relevância dos resultados de pesquisa e permite uma recuperação de informações mais eficaz.