Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn

Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn (LSA) là một kỹ thuật phân tích mối quan hệ giữa các từ trong tài liệu văn bản bao gồm việc tìm kiếm các mẫu trong mối quan hệ giữa các từ. Nó được sử dụng để định lượng và xác định cấu trúc ngữ nghĩa tiềm ẩn của một văn bản nhất định. Nó hoạt động bằng cách chuyển đổi văn bản thành một cấu trúc toán học để đo lường tính tương đối của các từ trong văn bản.

LSA dựa trên lý thuyết rằng ngôn ngữ được sử dụng để diễn đạt ý nghĩa và để hiểu văn bản, người ta phải tính đến các cách khác nhau mà các từ có liên quan với nhau. Nó giả định rằng văn bản chứa cấu trúc ngữ nghĩa cơ bản, có thể được xác định bằng cách phân tích mối quan hệ giữa các từ. Kỹ thuật này đã được sử dụng thành công để phân tích các văn bản lớn cho nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm dịch máy, truy xuất tài liệu và tóm tắt văn bản.

LSA dựa trên giả định rằng các từ có liên quan về mặt ngữ nghĩa sẽ có cách sử dụng tương tự. Nó đã được sử dụng để xác định cấu trúc ngữ nghĩa tiềm ẩn của tài liệu, phân loại chúng theo chủ đề chúng đề cập hoặc để phát hiện tài liệu thuộc về ngôn ngữ nào. Nó cũng có thể được sử dụng để lấy thông tin từ một văn bản khi được đưa ra một truy vấn.

LSA được sử dụng trong nhiều ứng dụng như truy xuất tài liệu, dịch máy, lập chỉ mục công cụ tìm kiếm và tóm tắt văn bản. Do khả năng nắm bắt cấu trúc ngữ nghĩa tiềm ẩn của tài liệu, nó có thể được sử dụng để phân loại chúng thành các danh mục có ý nghĩa hoặc để phát hiện sự kết hợp ngôn ngữ trong tài liệu. Nó cũng có thể được sử dụng để lấy thông tin từ một văn bản khi được đưa ra một truy vấn.

Nó được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và có các ứng dụng trong lập trình máy tính, an ninh mạng và trí tuệ nhân tạo. LSA là một công cụ mạnh mẽ để hiểu các khối văn bản lớn và là một thành phần quan trọng để phân tích văn bản trong thế giới kỹ thuật số ngày nay.