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Concept
Analyse sémantique latente
Résumé
L’analyse sémantique latente (LSA, de l'anglais : Latent semantic analysis) ou indexation sémantique latente (ou LSI, de l'anglais : Latent semantic indexation) est un procédé de traitement des langues naturelles, dans le cadre de la sémantique vectorielle. La LSA fut brevetée en 1988 et publiée en 1990.
Elle permet d'établir des relations entre un ensemble de documents et les termes qu'ils contiennent, en construisant des « concepts » liés aux documents et aux termes.
La LSA utilise une matrice qui décrit l'occurrence de certains termes dans les documents. C'est une matrice creuse dont les lignes correspondent aux « termes » et dont les colonnes correspondent aux « documents ».
Les « termes » sont généralement des mots tronqués ou ramenés à leur radical, issus de l'ensemble du corpus. On a donc le nombre d'apparition d'un mot dans chaque document, et pour tous les mots. Ce nombre est normalisé en utilisant la pondération tf-idf (de l'anglais : term frequency ), combinaison de deux techniques : un coefficient de la matrice est d'autant plus grand qu'il apparaît beaucoup dans un document, et qu'il est rare .
Cette matrice est courante dans les modèles sémantiques standards, comme le modèle vectoriel, quoique sa forme matricielle ne soit pas systématique, étant donné qu'on ne se sert que rarement des propriétés mathématiques des matrices.
La LSA transforme la matrice des occurrences en une « relation » entre les termes et des « concepts », et une relation entre ces concepts et les documents. On peut donc relier des documents entre eux.
Cette organisation entre termes et concepts est généralement employée pour :
la comparaison de documents dans l'espace des concepts (classification et catégorisation de documents, partitionnement de données) ;
la recherche de documents similaires entre différentes langues, en ayant accès à un dictionnaire de documents multilingues ;
la recherche de relations entre les termes (résolution de synonymie et de polysémie) ;
étant donné une requête, traduire les termes de la requête dans l'espace des concepts, pour retrouver des documents liés sémantiquement (recherche d'information) ;
trouver la meilleure similarité entre petits groupes de termes, de façon sémantique (c'est-à-dire dans le contexte d'un corpus de connaissance), comme dans la modélisation de la réponse aux questionnaires à choix multiples (QCM).
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