Indexation sémantique latente : concepts et applications

Cette séance de cours porte sur l'indexation sémantique latente (LSI), une technique permettant de cartographier les documents et les requêtes dans un espace de dimension inférieure de concepts de niveau supérieur. Il explique comment LSI utilise des concepts pour la récupération, le concept de réduction de dimensionnalité et le processus de calcul de similarité dans l'espace de concept. La séance de cours s'inscrit également dans la Décomposition de la Valeur Singulière (SVD) et son application dans la construction de l'espace concept. De plus, il traite de la mise en œuvre de l'ISL dans le Python et de techniques alternatives comme l'analyse sémantique probabiliste et l'allocation de dirichlet latent. La séance de cours se termine par l'utilisation pratique de l'ISL dans l'apprentissage non supervisé, l'organisation des documents, la recherche et la classification.