LSI-фразы – это словосочетания и многокомпонентные выражения, используемые в качестве ключей для индексации и поиска информации в рамках технологии латентно-семантического индексирования (LSI). Они помогают выявить семантические связи между словами при анализе текста, позволяя более точно определить его смысл и контекст.
Основные характеристики LSI-фраз
Как правильно использовать LSI-слова и фразы
Основные характеристики LSI-фраз
Главные характеристики LSI-фраз включают следующие:
- состоят из двух и более слов, тесно семантически связанных между собой;
- отражают ключевые понятия и идеи, свойственные определенной предметной области;
- выявляются на основе статистического анализа частоты совместной встречаемости слов в текстах;
- позволяют установить скрытые семантические связи между словами и текстами;
- повышают релевантность результатов поиска по сравнению с поиском по отдельным ключевым словам;
- могут использоваться для классификации текстов, выявления плагиата, обработки естественного языка и других задач.
Как работает LSI
LSI (Latent Semantic Indexing) – это метод анализа и обработки текста, использующий матричные операции для определения семантических связей между словами. Он основывается на предположении, что слова, используемые в схожих контекстах, часто имеют близкие значения.
Вот основные этапы работы LSI.
- Сбор обучающей выборки текстов. Чем их больше, тем лучше;
- Предобработка текстов. Удаление стоп-слов, стемминг (нахождение основы слова), лемматизация (приведение слов к базовой форме) и т. д.;
- Построение терм-документальной матрицы. Она показывает частоту встречаемости слов в тексте. Каждый столбец матрицы соответствует документу, а строка – термину. Значение в каждой ячейке указывает на степень присутствия термина в тексте;
- Применение метода сингулярного разложения (SVD) к этой матрице для снижения ее размерности. Это позволяет выделить наиболее релевантные темы и исключить шумовые факторы, а также выявить скрытые семантические взаимосвязи между словами;
- Вычисление сходства между документами. После снижения размерности матрицы можно вычислить меру сходства между текстами с использованием косинусного расстояния. Это дает возможность определить, насколько схожи содержания разных документов;
- Кластеризация документов. На основе меры сходства можно провести кластерный анализ и сгруппировать тексты, имеющие схожие темы или содержание.
Полученная таким образом LSI-модель используется для индексации и поиска, во время которого запрос сопоставляется с ней и выдаются наиболее релевантные веб-ресурсы, отражающие семантику запроса, даже если в них нет точного совпадения по словам.
Типы LSI-ключей
Существуют следующие типы LSI-ключей:
- простые LSI-ключи. Отдельные слова, которые часто встречаются в текстах по определенной тематике. Например, «машина» и «автомобиль» для текстов про авто;
- LSI-фразы. Устойчивые словосочетания из 2-5 слов, отражающие ключевые концепции в тексте. К примеру, «двигатель внутреннего сгорания»;
- многокомпонентные LSI-ключи. Длинные фразы или целые предложения, описывающие сложные понятия, такие как «принцип работы двигателя внутреннего сгорания»;
- LSI-темы. Широкие тематические концепции, выявленные на основе анализа корреляции ключей в текстах. Например, «автомобильный двигатель»;
- иерархические LSI-ключи. Сгруппированы по иерархии от общих тем к конкретным понятиям;
- взвешенные LSI-ключи. Ключи с весами, отражающими их значимость для тематики текстов.
Подбор оптимального набора LSI-ключей является важной частью настройки LSI для конкретной предметной области и задачи поиска информации.
Как собрать LSI-фразы и слова
Можно собрать LSI-фразы и слова вручную с помощью Яндекс Wordstat или поисковые подсказки в браузере.
Однако удобнее воспользоваться инструментами click.ru, такими как Парсер Wordstat, Комбинатор и Нормализатор слов, Сбор поисковых подсказок, Сбор фраз ассоциаций и другими.
Кроме того, для сбора LSI-фраз и слов есть следующие способы:
- извлечение ключевых слов и словосочетаний из представительного корпуса текстов в заданной предметной области с помощью методов частотного анализа;
- использование алгоритмов автоматического извлечения ключевых фраз – KPE (keyphrase extraction), таких как RAKE, TextRank и другие. Они позволяют выделить многокомпонентные выражения;
- ручной подбор наиболее релевантных ключей экспертами предметной области;
- использование внешних ресурсов: тезаурусов, онтологий, словарей для извлечения ключевой терминологии;
- анализ часто встречающихся словосочетаний в запросах пользователей;
- кластеризация текстов и анализ ключевых слов в каждом кластере.
Как правильно использовать LSI-слова и фразы
Вот несколько советов по правильному использованию LSI-слов и фраз:
- включайте в запросы LSI-фразы, а не отдельные слова. Словосочетания лучше отражают семантику;
- используйте специализированные LSI-ключи, релевантные конкретной предметной области, а не общие слова;
- комбинируйте в запросах LSI-ключи с более общими словами для расширения контекста;
- используйте синонимы и морфологические варианты ключевых LSI-слов, чтобы улучшить поиск;
- при подборе LSI-ключей ориентируйтесь на частоту употребления слов в релевантных текстах;
- убирайте из запросов стоп-слова, они снижают точность поиска;
- используйте иерархию LSI-ключей: от общих тем к более конкретным понятиям;
- периодически обновляйте и расширяйте набор LSI-ключей по мере роста корпуса текстов;
- настраивайте веса LSI-ключей в соответствии с их значимостью для тематики текстов;
- следите за тем, чтобы LSI-слова и фразы органично вписывались в текст и улучшали его семантику;
- регулируйте плотность ключевых слов. Если она слишком высокая, это может быть расценено поисковыми системами как спам, что отрицательно скажется на ранжировании вашего сайта.
Помните, что LSI-слова и фразы – это лишь инструменты для улучшения релевантности контента. Важно создавать качественные и информативные тексты для пользователей, которые будут полезны и интересны для них.
Вопросы-ответы
Да, на основе анализа LSI-ключей в текстах по теме можно выявить структуру и главные подтемы для плана статьи.
Каждые 3-6 месяцев, чтобы учитывать новые тенденции в контенте.
