Wie funktioniert LSA bei Daten?

LSA steht für Latent Semantic Analysis (Latente Semantische Analyse). Es handelt sich um eine Technik in der natürlichen Sprachverarbeitung und Informationstheorie, die verwendet wird, um Beziehungen zwischen einer Sammlung von Dokumenten und den darin enthaltenen Begriffen zu identifizieren.

Hier sind die grundlegenden Schritte zur Durchführung von LSA:

1. **Sammlung von Dokumenten**: Eine Sammlung von Textdokumenten zusammengestellt.

2. **Erstellung einer Term-Dokument-Matrix**: Eine Matrix wird erstellt, in der die Zeilen Begriffe (Wörter) und die Spalten Dokumente darstellen. Die Zellen enthalten die Häufigkeit, mit der ein Begriff in einem Dokument vorkommt.

3. **Gewichtung**: Die Häufigkeiten werden oft gewichtet, um die Bedeutung von Begriffen zu normalisieren. Eine gängige Methode ist die Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF).

4. **Singulärwertzerlegung (SVD)**: Die gewichtete Term-Dokument-Matrix wird einer Singulärwertzerlegung unterzogen. Dies zerlegt die Matrix in drei Matrizen: eine Matrix der Begriffe, eine Diagonalmatrix der Singulärwerte und eine Matrix der Dokumente.

5. **Reduktion der Dimensionalität**: Die Diagonalmatrix der Singulärwerte wird reduziert, indem nur die größten k Singulärwerte beibehalten werden. Dies reduziert die Anzahl der Dimensionen und hilft, die zugrunde liegenden semantischen Strukturen zu erkennen.

6. **Interpretation**: Die resultierenden Matrizen können verwendet werden, um die Beziehungen zwischen Begriffen und Dokumenten zu analysieren. Dokumente, die ähnliche Begriffe enthalten, werden in einem niedrigdimensionalen Raum nahe beieinander liegen.

LSA wird häufig in der Informationssuche, Textzusammenfassung und Themenmodellierung verwendet. Es hilft, die semantische Bedeutung von Texten zu erfassen, indem es die Beziehungen zwischen Begriffen und Dokumenten analysiert.