Latent semantic indexing

http://dbpedia.org/resource/Latent_semantic_indexing an entity of type: Software

潜在语义索引是一种搜索方法,也是一种索引。通过奇异值分解来识别非结构化的文本集合中的具有联系关系的模式。一般认为,在同样的语境中使用的词语一般具有相似的含义,LSI就是基于这一规则的搜索方法。LSI的一个重要特征就是,通过建立那些出现在相同语境中的词语之间的联系,它能够提取出一个文本的具体内容是什么,而不像以前的搜索方法只是检索具体的关键词。之所以叫潜在语义索引是因为它能够把一组文档中具有隐含的语义联系的词语联系起来。 rdf:langString
La indexación semántica latente (ISL) es un método de indexación y recuperación que utiliza un método numérico llamado descomposición en valores singulares (SVD por sus siglas en inglés) para identificar patrones en las relaciones entre los términos contenidos en una colección de textos no estructurados. La ISL se basa en el principio de que las palabras que se utilizan en el mismo contexto tienden a tener significados similares. La característica fundamental de la ISL es su habilidad para extraer el contenido conceptual de un documento, estableciendo asociaciones entre aquellos términos que ocurran en contextos similares.La ISL fue patentada en 1988 por , Susan Dumais, , , , y . rdf:langString
rdf:langString Indexación Semántica Latente
rdf:langString Latent semantic indexing
rdf:langString 潜在语义索引
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rdf:langString La indexación semántica latente (ISL) es un método de indexación y recuperación que utiliza un método numérico llamado descomposición en valores singulares (SVD por sus siglas en inglés) para identificar patrones en las relaciones entre los términos contenidos en una colección de textos no estructurados. La ISL se basa en el principio de que las palabras que se utilizan en el mismo contexto tienden a tener significados similares. La característica fundamental de la ISL es su habilidad para extraer el contenido conceptual de un documento, estableciendo asociaciones entre aquellos términos que ocurran en contextos similares.La ISL fue patentada en 1988 por , Susan Dumais, , , , y . La idea principal es emparejar por conceptos en lugar de por términos, o sea, un documento podría ser recuperado si comparte conceptos con otro que es relevante para la consulta dada. Esto se consigue mapeando los documentos (vector índice de términos) y los vectores consultas dentro de un espacio dimensional reducido el cual está asociado con conceptos, y puede que la recuperación de información en este espacio reducido sea superior a la obtenida en el espacio de términos indexados. Para esto se elige una forma de análisis denominada Descomposición en Valores Singulares (SVD).
rdf:langString 潜在语义索引是一种搜索方法,也是一种索引。通过奇异值分解来识别非结构化的文本集合中的具有联系关系的模式。一般认为,在同样的语境中使用的词语一般具有相似的含义,LSI就是基于这一规则的搜索方法。LSI的一个重要特征就是,通过建立那些出现在相同语境中的词语之间的联系,它能够提取出一个文本的具体内容是什么,而不像以前的搜索方法只是检索具体的关键词。之所以叫潜在语义索引是因为它能够把一组文档中具有隐含的语义联系的词语联系起来。
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