Latent Semantic Indexing (LSI) ist eine mathematische Technik, die in der Verarbeitung natürlicher Sprache und im Information Retrieval eingesetzt wird, um Muster und Beziehungen zwischen Wörtern in einem großen Textdatenkorpus zu erkennen. LSI geht über den Abgleich von Schlüsselwörtern hinaus, indem die kontextuelle Bedeutung von Wörtern analysiert wird.
Wichtige Punkte über LSI:
- LSI verwendet die Singulärwertzerlegung (SVD), um die Dimensionen der Wort-Dokument-Matrix zu reduzieren und latente semantische Strukturen aufzudecken.
- Sie hilft den Suchmaschinen, den Kontext und die Bedeutung von Wörtern zu verstehen, wodurch die Relevanz der Suchergebnisse verbessert wird.
- LSI identifiziert Synonyme und verwandte Begriffe, so dass Suchmaschinen relevante Seiten auch dann anzeigen können, wenn sie nicht genau die in der Suchanfrage verwendeten Schlüsselwörter enthalten.
- Im Zusammenhang mit SEO kann die Verwendung von LSI-Schlüsselwörtern (Wörter, die semantisch mit dem Hauptschlüsselwort verwandt sind) den Suchmaschinen helfen, den Inhalt und Kontext einer Webseite besser zu verstehen.
- LSI ist kein spezifischer Algorithmus, der von Suchmaschinen verwendet wird, sondern ein allgemeines Konzept der Informationsbeschaffung, das Suchmaschinen in ihre Ranking-Algorithmen einbeziehen können.
Durch das Verständnis der kontextuellen Beziehungen zwischen Wörtern trägt LSI dazu bei, die Genauigkeit und Relevanz von Suchergebnissen zu verbessern, und ermöglicht eine effektivere Informationsbeschaffung.