LATENT SEMANTIC INDEXING (LSI) - EIN KURZER - resenha crítica

Sobre o microbook

Studienarbeit aus dem Ano 2001 im Fachbereich Informationswissenschaften, Informationstechnik nota: 2,0, Universidade Hildesheim (Foundation) (Angewandte Sprachwissenschaft), Veranstaltung: Virtuelles Hauptseminar, Sprache: Deutsch, Resumo: Recuperação Bei dieser Methode-n -dimensionalen werden in einem Raum O nfragen Dokumente und in Form von Vektoren repräsentiert, wobei jeder eine Dimension Suchbegriff darstellt. Die Dokumente werden aufgrund ihrer gefundenen Deskriptoren als Vektoren in den Raum eingeordnet, ihre Posição im R aum ihre Relevanz bezeichnet. Messbar Ähnlichkeit wird zwischen morrer Inquérito und des anhand Dokument Cosinus- Winkels und zwischen Anfrage- Dokumentvektor Je Kleiner de Cosinus des-Massa Winkels Inquérito und zwischen Dokument, desto Dokument Grosser und die zwischen Inquérito Ähnlichkeit. Die Vektor-Retrieval-Methode verbreitet ist weit, chapéu jedoch den Nachteil, als dass Sie Terme voneinander betrachtet unabhängig. 'Klassischen' Wie bei den anderen Retrieval-Techniken (Boolsches Recuperação, Recuperação probabilistisches, VGL. Http://www.iud.fh-darmstadt.de/iud/wwwmeth/LV/ss97/wpai/grpTexte/textgr2.htm#Heading26 ) werden exakte Übereinstimmungen zwischen der em Inquérito und den enthaltenen em Dokumenten verwendeten Termen, vom unabhängig Kontext, in dem Sie werden gebraucht gesucht. ist diese in der Technik Hinsicht problematisch, dass es für ein und Z.B. dieselbe Sache oft gibt verschiedene Bezeichnungen, und Dokumente relevante somit oft nicht werden ausgegeben, weil eine andere Bezeichnung im Dokument als in der Inquérito verwendet wurde. Hier Indexação semântica latente um setzt: Dokumente werden aufgrund von Wort und Assoziationen-kontextue indexiert Llen Zusammenhängen, sodass relevante auch Dokumente, die mit der Inquérito keine Wörter gefunden werden gemeinsam haben.

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