“Latent Semantic Indexing”in üstünlükləri nələrdir?

“Latent Semantic Indexing”in üstünlükləri nələrdir?

“Latent Semantic Indexing” (LSI), təbii dilin işlənməsi və məlumat çıxarılması sahələrində istifadə olunan bir texnikadır. Bu üsul mətnlər arasındakı semantik əlaqələri başa düşmək və müəyyən terminlərin bir-biri ilə necə əlaqəli olduğunu müəyyən etmək üçün istifadə olunur. Öncəliklə qeyd edim ki, LSl semantikaya əsaslanan dil modellərindən yalnız biridir. Tərkibində "semantika" sözünün olması onun bütünlüklə semantikaya uyğun gəldiyi anlamına gəlmir. 

 

LSI-nin əsas məqsədi qovluqlarda olan sözlər arasında semantik əlaqələri modelləşdirməkdir. Yəni, o müəyyən sözlərin işləndiyi faktiki kontekstlər toplusundan daha çox mətnləri təhlil edir. 

 

Yəni, sizin fayllar qovluğunuz var və siz onun içərisindən "avtomobil" sözü olan faylları tapmaq istəyirsiniz. Bu zaman siz, “avtomobil” sözünə diqqət yetirmək əvəzinə, bu sözün seçdiyiniz fayllarda daha geniş kontekstdə işlənməsni qiymətləndirmək üçün LSI-dən istifadə edə bilərsiniz. Beləliklə, "avtomobil" sözü ilə əlaqəli digər  sözləri nəzərdən keçirərək, oxşar faylları tapa bilərsiniz.

Nəticədə, siz təkcə sözün deyil, həm də mövzu faylların tam kontekstini əldə edəcəksiniz.

 

LSI necə işləyir?

 

LSI, yəni gizli semantik indeksləmə açar sözlərlə əlaqəli fayllar arasında semantik əlaqələri anlamaq üçün istifadə olunan bir texnikadır. LSI fayllarda açar sözlər arasındakı semantik oxşarlıqları müəyyən etməyə çalışan riyazi modelli fayllar toplusunu təmsil etsə, xüsusi olaraq müəyyən açar sözlərdən “istifadə etmək” qabiliyyətinə malik bir alət deyil.

 

Bəs LSI necə işləyir və onun açar sözlərlə əlaqəsi necədir? 

 

Vektor məkanı. LSI vektorlarda faylları təmsil edir. Hər bir fayl bu məkanda vektor kimi ifadə edilir. Bu vektorlar orada görünən sözlərin sıxlığına əsaslanır.

 

Semantik əlaqələr. LSI fayllar arasında semantik əlaqələri anlamağa çalışır. Məsələn, "avtomobil" sözünü ehtiva edən fayllarda oxşar vektor boşluqlarındakı sözlər semantik cəhətdən əlaqəli ola bilər. Məsələn, avtomobil, nəqliyyat vasitəsi, avtomobil və s.

 

Açar sözlərin rolu. LSI faylları təqdim edərkən onların tərkibində olan sözlərin əhəmiyyətini müəyyən edir. Bununla belə, bu kontekstdə "açar söz" termini tez-tez istifadə olunan və ya faylın məzmununu yaxşı əks etdirən sözlərə aiddir.

 

Axtarış kontekstində istifadə. İstifadəçilər faylı semantik indeksləşdirmək və qruplaşdırmaqla daha geniş kontekstdə LSI axtarışına kömək edə bilər. Məsələn, "avtomobil" üçün axtarış edərkən LSI axtarış nəticələrini "nəqliyyat vasitəsi", "nəqliyyat növü" və s. kimi oxşar terminlərlə də genişləndirə bilər.

 

Qısacası, LSI daha geniş kontekstdə açar sözlərin kontekstini anlamağa kömək edən bir texnika olduğu üçün onun işləməsində semantik əlaqələrin müəyyən edilməsi və başa düşülməsi prosesində mühüm rol oynayır.

 

“Google” axtarış nəticələrində LSI-dan istifadə edir?

 

“Google” axtarış nəticələrini təyin edərkən və sıralayarkən “Latent Semantic Indexing kimi üsullardan istifadə edib-etmədiyini dəqiq demək mümkün deyil. Çünki “Google” xüsusi alqoritmləri və texnikalarını məxfi saxlayır. O, kompleks alqoritmdən istifadə edərək bir sıra amilləri qiymətləndirir və bu amillərdən biri semantik oxşarlıqları ehtiva edə bilər.

 

“Google”un alqoritmləri istifadəçi axtarış sorğularını, axtarış nəticələrini və istifadəçi təcrübəsini qiymətləndirmək üçün daim yenilənir. Semantik oxşarlıqları və əlaqələri anlamaq bacarığı istifadəçilərə daha yaxşı və açar sözə uyğun nəticələr əldə etməyə kömək edə bilər.

 

Hər bir halda LSI-dan istifadə etsə belə, “Google”un axtarış nəticələrində adətən daha mürəkkəb alqoritmlər və texnikalar toplusundan istifadə etməsi dəqiqdir.

Veb-sayta faydaları

 

  • Kontent anlaması

 

LSI müəyyən açar sözün baş verdiyi kontentin mənasını daha yaxşı başa düşmək üçün oxşar terminləri müəyyən etməklə işləyir. Bu, kontentin daha zəngin və daha mənalı etməklə bərabər, onu istifadəçilər üçün daha oxunaqlı edir.

 

  • Axtarış motoru reytinqinin təkmilləşdirilməsi

 

LSI kontentin axtarış motorları tərəfindən daha yaxşı başa düşülməsinə kömək edir. Bu səbəbdən də o axtarış motorunun semantik strukturunu qiymətləndirərək, sizin saytınızın daha ilk sıralara keçməsinə təsir edə bilər. 

 

  • Açar söz müxtəlifliyi

 

LSI kontentdəki açar sözlərin müxtəlifliyini artırır. Bu, məzmununuzu daha təbii və istifadəçilərə uyğun etməklə spama mane olan və istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırmağa kömək edən amildir.

 

  • Maraqlı kontent tövsiyələri

 

LSI veb-saytın kontentindəki semantik əlaqələri anlamağa çalışdığı üçün müvafiq tövsiyələr də verə bilər. Bu, ziyarətçilərə daha fərqli kontentlər kəşf etməyə və saytınızda daha uzun müddət sərf etməyə kömək edəcək.

 

  • Semantik axtarış dəstəyi

 

O, semantik axtarış konsepsiyalarını dəstəkləyir ki, bu da istifadəçilərə daha mürəkkəb sorğulardan istifadə edərək daha spesifik və uyğun məzmun əldə etməyə kömək edə bilər.

 

Daha aydın desək, veb-saytınızda “evlər” haqqında kontent var. Ənənəvi SEO yönümlü kontent yalnız "evlər" sözünə diqqət yetirə bilsə də, LSI yanaşması daha geniş kontekstə baxır. Məsələn, LSI "böyük otaqlı evlər", "şəhərin mərkəzindəki evlər", "aşağı qiymətə evlər", "ucuz, təmirli evlər" kimi əlaqəli terminləri əlavə etməklə kontenti daha diqqət çəkən və istifadəçi maraqlarına uyğun edir. Yəni LSI bir başa sözü özünə yönəlməkdənsə, sözlə əlaqəli digər ifadələrə yönəlir.

 

Bir daha vurğulayım ki, LSI sadəcə SEO texniki alətidir və saytınızı tək başına optimallaşdırmaq üçün kifayət deyil. Yaxşı SEO strategiyası istifadəçilərə uyğun kontent hazırlamaq, texniki optimallaşdırma və digər amilləri əhatə etməlidir ki, veb-saytda gözlənilən təkmilləşmələr olsun.

Muzaffar Garakhanli

Other articles

“Contextual Hierarchy”in Strukturu və Önəmi

“Contextual Hierarchy”in Strukturu və Önəmi

“Main Entities and Attributes” Tətbiqi Və Doğruluğunun Yoxlanılması

“Main Entities and Attributes” Tətbiqi Və Doğruluğunun Yoxlanılması

SEO lesson in Azerbaijani part 3 (2020)

SEO lesson in Azerbaijani part 3 (2020)