Некоторые методы, которые используются для семантического поиска документов:

• Обработка естественного языка (NLP). 1 С её помощью анализируют структуру запроса, связи между словами и общее значение запроса. 1
• Распознавание сущностей. 1 Алгоритмы идентифицируют и извлекают сущности, упомянутые в запросе (люди, места, организации и концепции). 1
• Семантическое сопоставление. 1 Запрос сравнивают с содержимым документов в индексе, анализируя семантические связи между словами и фразами в запросе и содержанием для определения релевантности. 1
• Контекстный анализ. 1 Учитывают контекст запроса, например местоположение пользователя, историю поиска и предпочтения, для персонализации результатов поиска. 1
• Векторный семантический поиск. 3 Документы преобразуют в векторы фиксированной размерности с использованием моделей, обученных на больших наборах данных. 3 Затем вектор-представление запроса сравнивают с векторами документов в коллекции, чтобы найти наиболее близкие или похожие документы. 3
• Подход Retrieve & Re-rank. 3 Система быстро сканирует огромное количество документов или записей в поисках тех, которые могут быть релевантны запросу пользователя. 3 Затем использует более сложные алгоритмы или модели, обычно основанные на глубоком обучении, чтобы повторно ранжировать эти документы. 3