Eksplorowanie semantycznych przypadków użycia wyszukiwania

Ukończone

W przypadku wyszukiwania semantycznego aplikacje mogą udostępniać środowisko wyszukiwania oparte na kontekście i intencji, a nie tylko słowa kluczowe. Ten typ wyszukiwania jest przydatny w wielu przypadkach użycia. Oto kilka przykładów.

Semantyczne przypadki użycia wyszukiwania

Personalizacja

Preferencje i działania użytkownika można przechwycić jako wektor osadzania. Ten wektor może służyć do wywierania wpływu na rankingi wyszukiwania. Na przykład systemy rekomendacji książek mogą klasyfikować książki według podobieństwa do zapytania wyszukiwania i preferencji dla historycznych nonfiction.

Systemy zarządzania wiedzą

Zawartość w intranetach i innych systemach zarządzania wiedzą jest często tworzona wraz z upływem czasu z luźnymi lub niezamierzonymi strukturami. Wyszukiwanie semantyczne pomaga firmom organizować i znajdować informacje na podstawie intencji i kontekstu dokumentów, a nie tylko ich słów kluczowych. Ta organizacja może być jeszcze bardziej precyzyjna dzięki modelowi osadzania przeszkolonemu w domenie firmy.

Handel elektroniczny

Wyszukiwanie semantyczne umożliwia aplikacjom udostępnianie klientom odpowiednich wyników produktów bez polegania na dopasowaniach słów kluczowych. Ta metoda zmniejsza nakład pracy, aby zachować słowa kluczowe lub mieć niezręczne opisy zoptymalizowane pod kątem wyszukiwania leksyktycznego. Zamiast tego klienci wyszukują według intencji i znaczenia. Ten typ wyszukiwania może również wypełnić lukę między domenami technicznymi, takimi jak części komputerowe i słownictwo klienta. Na przykład wyszukiwanie "głównego mikroukładu" może być zgodne z procesorami CPU przed innymi rodzajami chipów.

Przypadki użycia nietekstowe

Istnieje wiele sposobów korzystania z semantycznego wyszukiwania poza tekstem. Podstawową funkcją wyszukiwania semantycznego jest obliczanie podobieństwa wektorów osadzania. Model może generować osadzanie dla wprowadzania tekstu lub innych danych wejściowych, takich jak piksele obrazu. Model obrazu można wytrenować przy rozpoznawaniu obiektów, aby umożliwić użytkownikom wyszukiwanie zdjęć zawierających obiekty na zdjęciu zapytania.