L'indicizzazione semantica latente (LSI) è una tecnica matematica utilizzata nell'elaborazione del linguaggio naturale e nel recupero delle informazioni per identificare modelli e relazioni tra le parole in un ampio corpus di dati testuali. L'LSI va oltre la corrispondenza delle parole chiave, analizzando il significato contestuale delle parole.
Punti chiave dell'LSI:
- LSI utilizza la decomposizione del valore singolare (SVD) per ridurre le dimensioni della matrice parola-documento, rivelando le strutture semantiche latenti.
- Aiuta i motori di ricerca a comprendere il contesto e il significato delle parole, migliorando la pertinenza dei risultati di ricerca.
- LSI identifica sinonimi e termini correlati, consentendo ai motori di ricerca di restituire pagine pertinenti anche se non contengono le parole chiave esatte utilizzate nella query di ricerca.
- Nel contesto della SEO, l'utilizzo di parole chiave LSI (parole semanticamente correlate alla parola chiave principale) può aiutare i motori di ricerca a comprendere meglio il contenuto e il contesto di una pagina web.
- LSI non è un algoritmo specifico utilizzato dai motori di ricerca, ma piuttosto un concetto generale di recupero delle informazioni che i motori di ricerca possono incorporare nei loro algoritmi di classificazione.
Comprendendo le relazioni contestuali tra le parole, l'LSI aiuta a migliorare l'accuratezza e la pertinenza dei risultati di ricerca e consente un recupero più efficace delle informazioni.