Prozkoumání sémantických případů použití vyhledávání
Sémantické vyhledávání můžou aplikace poskytovat vyhledávací prostředí založené na kontextu a záměru, nejen na klíčových slovech. Tento typ hledání je užitečný pro mnoho případů použití. Zde je uvedeno několik příkladů.
Sémantické případy použití vyhledávání
Personalizace
Uživatelské předvolby a aktivity lze zachytit jako vektor vkládání. Tento vektor lze použít k ovlivnění pořadí hledání. Systémy doporučení knih můžou například seřadit knihy podle jejich podobnosti s vyhledávacím dotazem a preferovat historické nefiction.
Systémy pro správu znalostí
Obsah v intranetech a dalších systémech pro správu znalostí se často sestavuje v průběhu času s volnými nebo neudržovanými strukturami. Sémantické vyhledávání pomáhá společnostem organizovat a vyhledávat informace na základě záměru a kontextu dokumentů, nejen podle jejich klíčových slov. Tato organizace může být ještě přesnější s modelem vložení vytrénovaným v doméně společnosti.
Elektronické obchodování
Sémantické vyhledávání umožňuje aplikacím poskytovat zákazníkům relevantní výsledky produktů, aniž by se museli spoléhat na shody klíčových slov. Tato metoda snižuje úsilí o údržbu klíčových slov nebo mají nepříjemné popisy, které jsou optimalizované pro lexikální vyhledávání. Místo toho zákazníci hledají záměrem a významem. Tento typ vyhledávání může také překlenout mezeru mezi technickými doménami, jako jsou počítačové části a slovník zákazníků. Hledání hlavního čipu by například mohlo odpovídat procesorům před jinými druhy čipů.
Netextové případy použití
Existuje mnoho způsobů, jak používat sémantické vyhledávání nad rámec textu. Základní funkcí sémantického vyhledávání je výpočet podobnosti vložených vektorů. Model může generovat vkládání pro textové zadání nebo jiné vstupy, jako jsou obrazové pixely. Model obrázku lze vytrénovat na rozpoznávání objektů, aby uživatelé mohli hledat fotky obsahující objekty na fotce dotazu.