L'indexation sémantique latente (LSI) est une technique mathématique utilisée dans le traitement du langage naturel et la recherche d'informations pour identifier des modèles et des relations entre les mots dans un grand corpus de données textuelles. L'indexation sémantique latente va au-delà de la correspondance des mots clés en analysant la signification contextuelle des mots.
Points clés concernant les LSI :
- LSI utilise la décomposition en valeurs singulières (SVD) pour réduire les dimensions de la matrice mot-document, révélant ainsi les structures sémantiques latentes.
- Il aide les moteurs de recherche à comprendre le contexte et la signification des mots, améliorant ainsi la pertinence des résultats de recherche.
- Les LSI identifient les synonymes et les termes apparentés, ce qui permet aux moteurs de recherche de renvoyer des pages pertinentes même si elles ne contiennent pas les mots-clés exacts utilisés dans la requête de recherche.
- Dans le contexte du référencement, l'utilisation de mots-clés LSI (mots sémantiquement liés au mot-clé principal) peut aider les moteurs de recherche à mieux comprendre le contenu et le contexte d'une page web.
- L'INS n'est pas un algorithme spécifique utilisé par les moteurs de recherche, mais plutôt un concept général de recherche d'informations que les moteurs de recherche peuvent intégrer dans leurs algorithmes de classement.
En comprenant les relations contextuelles entre les mots, les INS contribuent à améliorer la précision et la pertinence des résultats de recherche et permettent une recherche d'informations plus efficace.