L’Indicizzazione Semantica Latente (LSI, dall’inglese Latent Semantic Indexing) è una tecnica utilizzata nell’ambito dell’elaborazione del linguaggio naturale e dell’information retrieval (recupero delle informazioni) per migliorare la precisione nelle ricerche basate su parole chiave e per comprendere meglio il contesto semantico dei documenti.
LSI utilizza una tecnica di analisi statistica e matematica per scoprire le relazioni semantiche tra le parole nei documenti testuali.
Piuttosto che basarsi esclusivamente su corrispondenze esatte di parole chiave tra le query degli utenti e i documenti indicizzati, LSI cerca di identificare le relazioni concettuali tra parole simili o correlate.
Ecco come funziona in breve:
Indice
- Creazione della matrice termine-documento
- Scomposizione della matrice con la decomposizione a valore singolo (SVD)
- Riduzione della dimensionalità
- Calcolo delle relazioni semantiche
- Miglioramento del recupero delle informazioni
Creazione della matrice termine-documento
Inizialmente, viene creata una matrice termine-documento che rappresenta la frequenza delle parole chiave nei documenti.
Ogni riga della matrice rappresenta una parola chiave, e ogni colonna rappresenta un documento.
Questa matrice è spesso chiamata “spazio termine-documento”.
Scomposizione della matrice con la decomposizione a valore singolo (SVD)
La matrice termine-documento viene scomposta utilizzando la decomposizione a valore singolo (SVD), una tecnica matematica che scompone la matrice in tre matrici più piccole: due matrici ortogonali e una matrice diagonale che contiene i valori singolari.
Riduzione della dimensionalità
La dimensionalità della matrice SVD viene ridotta, preservando solo i primi valori singolari più rilevanti.
Questo aiuta a eliminare il rumore e a catturare le informazioni semantiche più importanti.
Calcolo delle relazioni semantiche
LSI determina le relazioni semantiche tra parole e documenti attraverso i vettori di dimensioni ridotte generati dalla riduzione dimensionale della matrice SVD.
Ciò consente di identificare parole simili o correlate, anche se non corrispondono esattamente alle parole chiave della query dell’utente.
Miglioramento del recupero delle informazioni
Utilizzando queste relazioni semantiche, LSI è in grado di restituire documenti rilevanti anche se non contengono esattamente le stesse parole chiave della query.
Questo contribuisce a migliorare la precisione del recupero delle informazioni.
LSI è stato ampiamente utilizzato nelle tecnologie di ricerca e nelle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale, ma è stato in parte superato da approcci più avanzati basati sul deep learning, come il Word2Vec e il BERT, che offrono risultati ancora migliori nella comprensione del contesto semantico dei testi.
Tuttavia, LSI continua a essere una tecnica di riferimento nella storia dell’information retrieval e dell’analisi del testo.
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