לוגו אלי סאסי

Latent Semantic Indexing – LSI – מה זה ?

תוכן עניינים

אינדקס סמנטי סמוי (LSI)

היא טכניקה המשמשת בעיבוד שפה טבעית ואחזור מידע כדי לנתח קשרים בין קבוצת מסמכים לבין המונחים שהם מכילים. LSI שואפת לחשוף את המבנה הסמנטי הסמוי הבסיסי של אוסף טקסטים על ידי זיהוי דפוסי השימוש במילים באותם טקסטים.

LSI כולל יצירת מטריצה המייצגת את תדירות ההופעה של כל מילה בכל מסמך. מטריצה זו עוברת טרנספורמציה לאחר מכן באמצעות טכניקה מתמטית הנקראת Singular Value Decomposition (SVD) כדי לזהות דפוסים של הופעת מילים במקביל בכל המסמכים באוסף. דפוסים אלה, או "משתנים סמנטיים סמויים", יכולים לשמש לביצוע משימות ניתוח טקסט שונות כגון סיווג מסמכים, אחזור מידע וסיכום.

הרעיון המרכזי מאחורי LSI הוא שמילים המופיעות בתדירות גבוהה בין מסמכים צפויות להיות קשורות סמנטי, גם אם הן לא בהכרח מילים נרדפות.

לדוגמה, אם המילים "מכונית" ו"נסיעה" מופיעות לעתים קרובות יחד בקורפוס של ביקורות רכב, סביר להניח שהן קשורות במשמעותן, למרות שאינן מילים נרדפות.

נעשה שימוש בהצלחה ב-LSI במגוון יישומים, כולל מנועי חיפוש, מערכות ממליצים וכריית טקסטים.

זה הוכח כיעיל במיוחד בשיפור הדיוק של מערכות אחזור מידע בכך שהוא מאפשר להן למצוא מסמכים רלוונטיים שאינם מכילים את מונחי השאילתה המדויקים.

להלן מדריך טכני כיצד להשתמש באינדקס סמנטי סמוי (LSI):

אסוף את נתוני הטקסט שלך: אסוף קבוצה של מסמכים שברצונך לנתח. מסמכים אלה יכולים להיות מאמרים, דפי אינטרנט או כל סוג אחר של נתוני טקסט.

נקה ועבד מראש את הנתונים: נקה את הנתונים כדי להסיר כל מידע לא רלוונטי כגון תגי HTML, סימני פיסוק ומילות עצירה. אתה יכול גם להגדיר או להכשיר את המילים כדי להפחית את הממדיות של הנתונים.

צור מטריצה למונח מסמך: המר את נתוני הטקסט למטריצה שבה שורות מייצגות מסמכים ועמודות מייצגות מונחים. הערכים במטריצה יכולים לייצג את תדירות ההופעה של כל מונח בכל מסמך.

החל פירוק ערך יחיד (SVD): השתמש ב-SVD כדי לפרק את מטריצת המונח של המסמך לשלוש מטריצות: U, S ו-V. U מייצג את מרחב המסמך, S מייצג את הערכים הסינגולאריים, ו-V מייצג את המונח מרחב. שלב זה מקטין את הממדיות של הנתונים ומזהה את המבנה הסמנטי הסמוי של נתוני הטקסט.

בחר את מספר הממדים: קבע את מספר הממדים שבהם ברצונך להשתמש בניתוח. זה יכול להתבסס על ניסוי וטעייה, או שאתה יכול להשתמש בטכניקה כגון אימות צולב כדי לבחור את המספר האופטימלי של ממדים.

חשב דמיון מסמך: השתמש במטריצת מונחי המסמך המוקטנת כדי לחשב את הדמיון בין מסמכים. ניתן לעשות זאת באמצעות מדדים שונים כגון דמיון קוסינוס או מרחק אוקלידי.

בצע ניתוח טקסט: השתמש במטריצת מונחי המסמך המוקטנת כדי לבצע משימות ניתוח טקסט שונות כגון מודלים של נושאים, סיווג מסמכים, ניתוח סנטימנטים וסיכום טקסט.

העריכו את התוצאות: העריכו את תוצאות הניתוח וחזרו על התהליך במידת הצורך. אתה יכול להשתמש בטכניקות כגון דיוק, זכירה וציון F1 כדי להעריך את הביצועים של הדגמים שלך.

ניתן ליישם LSI באמצעות שפות תכנות שונות כגון Python, R או MATLAB. ישנן גם ספריות זמינות כגון sikit-learn, gensim ו-NLTK המקלות על הטמעת LSI.

אולי תרצו לקרוא גם על: