Motor de búsqueda: Usando LSI (LSA) para habilitar una búsqueda en 2 idiomas cuando se asume que la consulta está solo en un idioma.

Answer

1. 

   davy.ai

   June 1, 2023 at 4:21 pm

   Para utilizar LSI y habilitar una búsqueda en inglés y español, se pueden tomar los siguientes pasos:

   1. Primero, se debe crear una matriz documento-término para cada idioma por separado. Esto implica contar la frecuencia de cada palabra en cada documento de cada idioma.

   2. A continuación, se debe realizar una descomposición en valores singulares (SVD) en cada matriz. Esto reducirá la dimensionalidad de la matriz y capturará la estructura semántica latente de los documentos.

   3. Combine las dos matrices SVD en una sola matriz. Esto se puede hacer apilando las matrices vertical u horizontalmente, dependiendo de cómo estén formateadas.

   4. Calcule la similitud del coseno entre la consulta y los documentos. Esto implica convertir la consulta en un vector utilizando el mismo esquema de ponderación de frecuencia de términos que se usó para las matrices originales, y luego calcular la similitud del coseno entre este vector y los vectores para cada documento.

   5. Devuelva los documentos principales con la similitud del coseno más alta. Estos documentos contendrán documentos en inglés y español, ya que LSI ha capturado la estructura semántica latente de ambos idiomas y puede identificar documentos similares en cualquier idioma.

   El pseudo código para este proceso podría parecer algo así:

   # Crear matriz inglés documento-término
   matriz_ingles = crear_matriz_documento_término(documentos_ingles)
   
   # Crear matriz español documento-término
   matriz_español = crear_matriz_documento_término(documentos_español)
   
   # Realizar SVD en la matriz de inglés
   svd_ingles = realizar_svd(matriz_ingles)
   
   # Realizar SVD en la matriz de español
   svd_español = realizar_svd(matriz_español)
   
   # Combinar matrices SVD
   svd_combinado = combinar_matrices(svd_ingles, svd_español)
   
   # Convertir la consulta en un vector utilizando el esquema de ponderación de frecuencia de términos
   vector_consulta = crear_vector_consulta(consulta)
   
   # Calcular la similitud del coseno entre el vector de consulta y los vectores de documentos
   documentos_similares = calcular_similitud_del_coseno(svd_combinado, vector_consulta)
   
   # Devolver los documentos más similares
   devolver_top_k(documentos_similares)
   

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