Denne metodikken blir brukt når de indekserer en side i søkemotorens database.Delving dypere, er LSI opptatt av ikke bare med å studere et dokument for søkeord og lister den opp i databasen, men også med å studere en samling av dokumenter og gjenkjenne og identifisere ordene som er felles mellom disse dokumentene. På denne måten kan konkludere på det semantiske forholdet mellom ordene blir brukt i disse dokumentene. Prosessen deretter finner ut hvilke andre dokumenter inkludere eller gjør bruk av disse semantisk nære ord.
De resulterende dokumenter er indeksert til å være relatert eller nært relevant for en kontekst, i henhold til latent semantisk indexing.LSI gjelder de dokumenter med en viss andel av ord som brukes ofte for å være semantisk tett. Hvis det er færre ord vanlige blant dokumenter, de er ment å være semantisk fjernt. Derfor introduserer LSI gjensidige avhengigheten mellom tiltaket og det priser relevansen av et dokument på en skala fra 0 til 1.
I motsetning til vanlige søkeord søk, kan LSI erkjenne mål på hvor nær er et dokument til en annen eller hvor relevant er en credential til en bestemt context.Let på et eksempel her. I et dokument som drøfter Stephen Covey og hans forkynnelse, ord som 'effektive', 'vaner', 'avhengighet', 'uavhengighet', 'synergisk', 'paradigme "," kontinuum "," offentlig seier', 'private seier ',' sirkel av innflytelse "og så videre ville bli funnet ofte.
Når søkemotorindeksering verktøy som bruker LSI teknikk gjenkjenner disse ofte brukte ord fra et gitt sett av dokumenter, kan det finne andre dokumenter eller websider på nettet som inneholder det samme settet med søkeord i nesten lik frekvens og indeksere dem i databasen ved siden av den aktuelle konteksten (Stephen Covey og hans forkynnelse) at det fører to.Now sammenligne denne enkle metoden med en menneskelig hjerne tilnærming for å søke en kontekst.
Hvis du får et sett med dokumenter og