语义搜索应用用户意图、上下文和概念含义来将用户查询与相应的内容相匹配。它使用矢量搜索和机器学习来返回旨在匹配用户查询的结果，即使没有单词匹配也是如此。
这些组件协同工作以根据含义检索和排列结果。最基本的部分之一是上下文。
语境
搜索发生的上下文对于理解搜索者试图查找的内容很重要。
上下文可以像语言环境一样简单（搜索“足球”的美国人与搜索相同事物的中国人想要不同的东西）或更复杂。
智能搜索引擎将在个人级别和组级别上使用上下文。个人层面对结果的影响被恰当地称为个性化。
个性化将使用该个人搜索者的亲和力、先前的搜索和先前的交互来返回最适合当前查询的内容。
它适用于各种搜索，但语义搜索可以走得更远。
在组级别上，搜索引擎可以使用有关所有搜索者如何与搜索结果交互的信息（例如最常点击哪些结果，甚至某些结果比其他结果更受欢迎的季节性）对结果进行重新排名。
同样，这显示了语义搜索如何为搜索带来智能，在这种情况下，智能是通过用户行为。
语义搜索还可以利用文本中的上下文。我们已经讨论过同义词在各种搜索中都很有用，并且可以通过将查询匹配扩展到相关内容来改进关键词搜索。
但我们也知道同义词不是通用的——有时两个词在一种情况下是等价的，而在另一种情况下却不是。
当有人搜索“足球运动员”时，正确的结果是什么？美国的答案与中国肯定不同。然而，像“奶粉”这样的查询可能不需要知道搜索者的位置。
这是通过语义搜索进行查询理解的示例。
用户意图
任何搜索引擎的最终目标都是帮助用户成功完成一项任务。该任务可能是阅读新闻文章、购买衣服或查找文件。
搜索引擎需要弄清楚用户想要做什么，或者用户意图是什么。我们可以在电子商务网站上搜索时看到这一点。当用户输入查询“乔丹”时，搜索会自动过滤类别“鞋子”。这预计用户的意图是寻找鞋子，而不是约旦杏仁（将在“食品和零食”类别中）。
通过领先于用户意图，搜索引擎可以返回最相关的结果，并且不会用文本匹配但不相关的项目分散用户的注意力。在搜索顶部应用排序时，这可能更加相关，例如从最低到最高的价格。这是查询分类的一个示例。
对查询进行分类并限制结果集将确保仅显示相关结果。
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