Что такое LSI
LSI (Latent Semantic Indexing) — это метод, который поисковые системы используют для анализа текста и выявления скрытых связей между словами и фразами. В отличие от традиционного подхода, который фокусируется на точных совпадениях ключевых слов, LSI помогает понять, о чем по-настоящему идет речь в тексте, выявляя взаимосвязь между синонимами и различными терминами. Этот подход позволяет поисковым системам идентифицировать ключевые слова и учитывать контекст, в котором они используются.
Концепция LSI была впервые разработана в конце 80-х годов для обработки текстовых данных и улучшения поиска информации. Она служила для выявления скрытых закономерностей в текстах, что стало полезным инструментом для поисковых систем. LSI помогает им различать слова с несколькими значениями и понимать контекст, в котором они употребляются.
Как работает LSI

Алгоритм LSI работает на основе сингулярного разложения матрицы (SVD), которое анализирует текстовые данные. Идея заключается в том, чтобы выделить скрытые связи между словами, которые могут не быть очевидными при обычном поиске по ключевым словам.
- Построение матрицы. Алгоритм анализирует документы и строит матрицу, в которой указаны все термины, встречающиеся в этих текстах.
- Анализ синонимов и семантики. LSI ищет синонимы, схожие по значению слова, а также термины, которые могут быть тесно связаны, но не обязательно встречаются рядом.
- Классификация информации. На основе этого анализа система может делать выводы о тематике контента и его соответствующем значении.
В результате, LSI позволяет поисковым системам понимать скрытые связи между словами и предоставляет точные результаты поиска.