Скрытый семантический анализ (LSA) — это метод обработки информации, используемый в области обработки естественного языка (NLP) и поиска информации (IR). Это математический алгоритм, который пытается расшифровать отношения между словами, используемыми в текстовых документах, опираясь на модели векторного пространства. LSA пытается раскрыть «скрытые» или скрытые связи между различными словами в разных документах, чтобы обеспечить более точное понимание семантических отношений.
Впервые он был предложен профессором Калифорнийского университета в Беркли Питером Ландауэром и его коллегой Джоном Даугманом в 1987 году. Основной метод предполагает анализ появления терминов в документах с использованием матрицы значений. Он использует матричную алгебру и разложение по сингулярным значениям для уменьшения размерности исходной матрицы, создавая модель документа в векторном пространстве. Эта векторная карта затем становится основой для идентификации семантических отношений.
LSA использовался в таких приложениях, как функции автозаполнения в веб-браузерах, системах вопросов и ответов и классификации документов. Это также полезный инструмент для поиска статей и документов по определенным темам. Одним из конкретных приложений является поисковая оптимизация: используя LSA, алгоритмы поисковых систем могут лучше определять релевантность результатов запроса конкретному выполняемому запросу.
В академической сфере LSA используется для выявления дисциплинарных знаний в образовательных системах, выявления скрытых тенденций в текстовых корпусах и обнаружения плагиата. LSA также использовался в психологических исследованиях, чтобы помочь выявить важные аспекты человеческого познания и понимания языка.
Благодаря своей способности раскрывать скрытые семантические отношения, LSA становится все более популярным инструментом для задач обработки естественного языка и поиска информации. Его области применения варьируются от поисковой оптимизации до академических исследований, что делает его бесценным инструментом для широкого круга пользователей.
