语义搜索引擎的权威指南

在电子商务中，有一个较小的，但可以说是同样关键的范式转变正在悄然发生：从传统的关键词搜索功能转向高级语义搜索。搜索引擎只是将关键字与包含这些词的内容匹配并称其为好的日子已经一去不复返了。语义搜索引擎是一个全新的事物：最新的人工智能辅助版本可以“理解”语言中的上下文和人们搜索查询的潜在意图。

语义搜索代表了这样一个巨大的飞跃，因为它允许关注搜索者的意图和上下文含义，从而对单词关系有一个全面的理解。换句话说，它可以以反映人类思维过程的方式理解搜索词。对于企业来说，这是巨大的，因为这意味着通过使用语义搜索，他们可以在他们的搜索引擎结果页面（SERP）上为在线购物者提供极其相关的结果，从而可能导致更多的大批量销售。

让我们看看是什么如此权威地装备了语义搜索，以赋予寻求产品的消费者和寻求利润的企业权力。

什么是语义搜索？

语义搜索是一项突破性的技术，它可以掌握用户搜索查询中输入的单词和短语的真正含义和上下文，而不仅仅是将关键字与网页上的相应内容进行匹配。它之所以能做到这一点，要归功于自然语言处理（NLP）、机器学习和其他 AI 技术。

在电子商务方面，通过语义分析单词和短语，语义搜索引擎可以推断购物者的真实意图，并以准确的搜索结果做出回应。

要理解语义搜索的工作原理，考虑更广泛的语义领域（语言中的意义研究）会有所帮助。语义考虑了：

词义
句子的含义和结构
上下文
词与词之间的关系
同义词
文化习语

语义搜索引擎的工作原理

为了处理查询，语义搜索引擎采用了一套先进的技术，包括：

向量搜索

不可否认，语义搜索的秘密武器是向量搜索，它使该过程在实用和效率层面上成为可能。通过向量搜索，文本被转换为向量 – 数据的数字表示。然后，K 最近邻（KNN）算法匹配表示在内容或含义上与查询最相似的项目的向量。根据上下文和意图相关性，这种方法可以实现高质量的排名和内容交付。

实体识别

实体识别涉及在预定义的类别（如人员、地点、组织、产品和日期）中识别和分类查询或文本的关键组件。实体识别使语义搜索引擎能够理解查询的特定主题，从而促进更准确和相关的搜索结果。例如，根据上下文，语义搜索可以区分苹果公司和苹果公司。

情境理解

上下文理解是指确定查询中的含义和意图。它着眼于使用的词语、购物者的搜索历史和趋势。通过掌握上下文，语义搜索引擎可以辨别出模棱两可的措辞和具有多种含义的术语背后的含义，从而提高搜索结果的准确性。

自然语言处理

语义搜索引擎使用 NLP（AI 的一个领域）来理解人类自然编写搜索查询的方式，这些查询有时可能是对话式的或复杂的。该过程包括将句子分解为单词和短语，解释所使用的语言，并生成适当的自然语言反应。

知识图谱

知识图谱是依赖于相互连接的实体网络及其关系来理解和组织信息的数据库。它们以图形格式表示现实世界的实体以及它们之间的联系。语义搜索引擎利用这些图来理解查询中提到的实体之间的关系。其结果是提供更细致的搜索结果，这些结果反映了概念在现实世界中的关联方式。例如，通过检查实体之间的联系，知识图谱可以帮助搜索引擎知道条目“奧巴馬”将与“美国总统”和“米歇尔奧巴馬”的条目相关联。

机器学习

机器学习是 AI 的一个子集，它使系统能够从数据中学习、识别模式并在最少的人为干预下做出决策。通过语义搜索，机器学习算法可以分析购物者的搜索、互动和反馈，以便不仅可以拼凑出想要的内容，还可以不断提高搜索结果的相关性。通过从购物者过去的搜索中学习，语义搜索引擎可以更好地预测人们想要什么，即使他们输入的是听起来模糊或不完整的查询。

语义搜索：历史

影响语义搜索发展的关键事件包括：

1990年代：互联网搜索引擎的诞生

万维网的发明促进了世界上第一个搜索引擎的发展，包括 AltaVista、Excite 和 Yahoo，这让购物者尝到了在广阔的互联网中导航的滋味。为了引用网页，这些早期的引擎主要使用关键字匹配和链接分析算法，例如PageRank（由Google引入）。

2000 年代：语义网概念的引入

万维网的发明者蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）引入了语义网的概念。他设想了一个更加结构化的网络，在这个网络中，数据是互连的，机器可读的，使计算机能够理解和处理信息的语义方面。在这个时代，RDF（资源描述框架）和OWL（Web本体语言）等标准的发展，为在Web上表示和查询语义数据奠定了基础。

2007 年，Wolfram Alpha 作为一种计算知识引擎出现，它超越了传统搜索，通过对精选数据集的计算来回答事实问题。通过从语义上解释自然语言查询，它生成了具体的答案，而不是链接列表。这展示了语义处理在搜索技术中的潜力。

2010 年代：NLP 的进步

在这个时间框架内，深度学习和神经网络取得了突破。这些进步使人们能够深入研究语言的语义，提高搜索引擎理解查询和网络内容中的意图和细微差别的能力，促进更符合上下文的搜索。

2012 年，谷歌推出了知识图谱，标志着从基于关键字的搜索转向对查询及其上下文的更细致的理解。该知识库使用语义信息来增强搜索结果，为购物者提供查询的直接答案、对相关实体的见解以及更丰富的搜索体验。

谷歌在 2013 年推出的蜂鸟算法也代表了一个重大更新，简化了语义搜索功能。Google 能够处理更复杂的问题，并提供更准确地匹配用户意图的答案，从而进一步增强搜索体验。

然而，蜂鸟并不是谷歌为语义搜索奠定基础的最终调整：

2015年，RankBrain发布。搜索算法的这种机器学习组件增强了 Google 在辨别复杂搜索查询的上下文和意图方面的熟练程度。
2019 年的 BERT 更新有助于更精确地破译对话搜索的意图和上下文。
MUM 于 2021 年推出，比 BERT 强 1,000 倍，擅长解释各种数据类型（图像、视频、音频）。

在 AI、NLP、机器学习和知识表示不断进步的推动下，语义搜索正在不断发展。这些技术正在加深对人类查询的语义理解，从而产生更细致的解释和越来越个性化的搜索结果。

如何找到更多语义搜索引擎的API？

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