Gizli Anlamsal Analiz (LSA) ve Arama Motorları (SEO)

Jose Nuez tarafından

Gizli Anlamsal Analiz (LSA), arama motorlarının hangi kelimelerin ilişkili olduğunu ve hangi isim kavramlarının birbiriyle ilişkili olduğunu öğrenebildiği milyonlarca web sayfası alınarak uygulanır. Searh Engines, ilgili terimleri değerlendiriyor ve hangi terimlerin sıklıkla birlikte, belki aynı sayfada veya yeterince yakın olarak ortaya çıktığını kabul ediyor. Bu nedenle, esas olarak dil modelleme veya diğer birçok uygulama için kullanılır.

Bu sürecin bir kısmı, bir sayfanın kopya içeriğine veya bağlantılara dahil edilmesine ve bunların nasıl ilişkili olduğuna dair yollara bakmayı içerir. Gizli Anlamsal Analiz (LSA), Matris Cebirinden iyi bilinen Tekil Değer Ayrıştırma Teoremine dayanır ancak metne uygulanır. Bu nedenle, sayfa içeriği düzeyinde yapılan bazı anlamsal analizler, bağlantı verileri üzerinde de yapılabilir.

LSA, kelimelerin anlamını bir vektör olarak temsil eder, böylece kelime benzerliğini hesaplar. Bu amaç için çok etkili oldu ve hala kullanılıyor. Bu uygulama için metin ile ilgili olarak, doğrusal kabul edilir. Bu, kavram alanını oluşturmak için Tekil Değer Ayrıştırması adı verilen bir matris yönteminin kullanılması nedeniyle LSA’yı yavaşlatır. Ancak, SEO önceliği olan sıralamayı değil, yalnızca anlamsal benzerliği ele alır.

Bilimsel SEO’ların da benzer bir amacı vardır. Belirli bir anahtar kelime öbeği için hangi sözcüklerin ve tümceciklerin anlamsal olarak birbirine en çok bağlı olduğunu keşfetmeye çalışırlar, bu nedenle Arama Motorları web’i taradığında, belirli sayfalara ve içlerindeki içeriğe olan bağlantıların şu anda veritabanlarında bulunan diğer bilgilerle anlamsal olarak ilişkili olduğunu bulurlar . Dolayısıyla, sonuç olarak, LSA, belgelerdeki kelimelerin olası oluşum modellerine ve kelimelerin aynı bağlamda veya aynı ortak öğeler kümesiyle birlikte ne sıklıkla göründüğüne bağlı olarak kelimeler için bir benzerlik ölçüsü hesaplar.