潜在的意味索引（LSI）は、自然言語処理や情報検索において、大規模なテキストデータのコーパスに含まれる単語間のパターンや関係を特定するために用いられる数学的手法である。LSIは単語の文脈的意味を分析することで、キーワードマッチングを超える。
LSIのポイント
- LSIは特異値分解(SVD)を用いて単語-文書行列の次元を下げ、潜在的な意味構造を明らかにする。
- 検索エンジンが言葉の文脈や意味を理解するのを助け、検索結果の関連性を向上させる。
- LSIは同義語や関連語を識別し、検索クエリで使用された正確なキーワードが含まれていなくても、検索エンジンが関連するページを返すことを可能にします。
- SEOの文脈では、LSIキーワード（メインキーワードに意味的に関連する単語）を使用することで、検索エンジンがウェブページのコンテンツとコンテキストをより理解しやすくなります。
- LSIは、検索エンジンが使用する特定のアルゴリズムではなく、検索エンジンがそのランキングアルゴリズムに組み込むことができる情報検索の一般的な概念である。
単語間の文脈的関係を理解することで、LSIは検索結果の精度と関連性を向上させ、より効果的な情報検索を可能にする。