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セマンティック検索とは、意味を考慮した検索を意味し、クエリの全体的な意味を理解せずにクエリの単語またはそのバリエーションの文字通りの一致を探す語彙検索とは区別されます。[ 1 ]セマンティック検索は、Web上であろうとクローズド システム内であろうと、検索可能なデータ空間に現れる用語の検索者の意図と文脈上の意味を理解することで検索精度を向上させ、より関連性の高い結果を生成する情報検索のアプローチです。最新のセマンティック検索システムは、単語、フレーズ、またはドキュメントを数値ベクトルに変換するベクトル埋め込みを使用します。これにより、エンジンは正確なキーワードの一致だけでなく、意味に基づいて結果を検索できます。[ 2 ] [ 3 ]
セマンティック検索は、セマンティックWebで見られるオントロジーやXMLなどの構造化されたデータソースから知識を取得するための一連の技術であると、一部の著者は考えています。[ 4 ]このような技術は、ドメイン知識を高い表現力で形式的に表現することを可能にし、クエリ時にユーザーが意図をより詳細に指定することを可能にします。[ 5 ]この表現により、クエリに関連する特定の場所、人物、概念を含めることで、コンテンツの関連性と深さが向上します。
Googleのナレッジグラフのようなツールは、エンティティ間の構造化された関係を提供し、クエリの解釈を強化します。[ 6 ]
BERTやSentence-BERTのようなモデルは、類似性の比較のために単語や文を密なベクトルに変換します。[ 7 ]
Web Ontology Language、Resource Description Framework、Schema.orgなどのセマンティックオントロジーは、概念と関係を整理し、システムが関連する用語やより深い意味を推論できるようにします。[ 8 ]
ハイブリッド検索モデルは、最適なパフォーマンスを実現するために、事前学習済みのトランスフォーマーモデルを使用して、語彙検索（例：BM25）と意味ランキングを組み合わせます。[ 9 ]