La indexación semántica latente (LSI) es una técnica matemática utilizada en el procesamiento del lenguaje natural y la recuperación de información para identificar patrones y relaciones entre palabras en un gran corpus de datos de texto. LSI va más allá de la concordancia de palabras clave al analizar el significado contextual de las palabras.
Puntos clave sobre LSI:
- LSI utiliza la descomposición de valores singulares (SVD) para reducir las dimensiones de la matriz palabra-documento y revelar estructuras semánticas latentes.
- Ayuda a los motores de búsqueda a entender el contexto y el significado de las palabras, mejorando la relevancia de los resultados de búsqueda.
- LSI identifica sinónimos y términos relacionados, lo que permite a los motores de búsqueda devolver páginas relevantes aunque no contengan las palabras clave exactas utilizadas en la consulta de búsqueda.
- En el contexto del SEO, el uso de palabras clave LSI (palabras semánticamente relacionadas con la palabra clave principal) puede ayudar a los motores de búsqueda a comprender mejor el contenido y el contexto de una página web.
- LSI no es un algoritmo específico utilizado por los motores de búsqueda, sino más bien un concepto general de recuperación de información que los motores de búsqueda pueden incorporar en sus algoritmos de clasificación.
Al comprender las relaciones contextuales entre las palabras, LSI ayuda a mejorar la precisión y pertinencia de los resultados de búsqueda y permite una recuperación más eficaz de la información.