Latent Semantic Indexing (LSI) - ein kurzer Überblick (eBook, ePUB)
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Studienarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 2,0, Universität Hildesheim (Stiftung) (Angewandte Sprachwissenschaft), Veranstaltung: Virtuelles Hauptseminar, Sprache: Deutsch, Abstract: Bei dieser Retrieval-Methode werden in einem n -dimensionalen Raum A nfragen und Dokumente in Form von Vektoren repräsentiert, wobei jeder Suchbegriff eine Dimension darstellt. Die gefundenen Dokumente werden aufgrund ihrer Deskriptoren als Vektoren in den Raum eingeordnet, ihre Position im R aum bezeichnet ihre Relevanz. Messbar wird die Ähnli...
Studienarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 2,0, Universität Hildesheim (Stiftung) (Angewandte Sprachwissenschaft), Veranstaltung: Virtuelles Hauptseminar, Sprache: Deutsch, Abstract: Bei dieser Retrieval-Methode werden in einem n -dimensionalen Raum A nfragen und Dokumente in Form von Vektoren repräsentiert, wobei jeder Suchbegriff eine Dimension darstellt. Die gefundenen Dokumente werden aufgrund ihrer Deskriptoren als Vektoren in den Raum eingeordnet, ihre Position im R aum bezeichnet ihre Relevanz. Messbar wird die Ähnlichkeit zwischen Anfrage und Dokument anhand des Cosinus- Winkels zwischen Anfrage- und Dokumentvektor: Je kleiner das Cosinus-Maß des Winkels zwischen Anfrage und Dokument, desto größer die Ähnlichkeit zwischen Dokument und Anfrage. Die Vektor-Retrieval-Methode ist weit verbreitet, hat jedoch den Nachteil, dass sie Terme als voneinander unabhängig betrachtet. Wie bei den anderen "klassischen" Retrieval-Techniken (Boolsches Retrieval, probabilistisches Retrieval, vgl. http://www.iud.fh-darmstadt.de/iud/wwwmeth/LV/ss97/wpai/grpTexte/textgr2.htm#Heading26) werden exakte Übereinstimmungen zwischen in der Anfrage enthaltenen und in den Dokumenten verwendeten Termen, unabhängig vom Kontext, in dem sie gebraucht werden gesucht. Diese Technik ist in der Hinsicht problematisch, dass es z.B. für ein und dieselbe Sache oft verschiedene Bezeichnungen gibt, und somit relevante Dokumente oft nicht ausgegeben werden, weil im Dokument eine andere Bezeichnung als in der Anfrage verwendet wurde. Hier setzt Latent Semantic Indexing an: Dokumente werden aufgrund von Wort-Assoziationen und kontextue llen Zusammenhängen indexiert, sodass auch relevante Dokumente, die mit der Anfrage keine Wörter gemeinsam haben gefunden werden.
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