Cos’è l’indicizzazione semantica latente (LSI)?

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.