Les moteurs de recherche sémantiques utilisent différentes techniques de traitement du langage naturel (TLN), de représentation des connaissances et de machine learning pour comprendre la sémantique des requêtes de recherche et du contenu Web. Voici le détail :

• Analyse de la requête : le moteur de recherche analyse la requête de l'utilisateur pour identifier les mots clés, les expressions et les entités. Il tente également d'interpréter l'intention de recherche de l'utilisateur en analysant les relations entre ces éléments.
• Intégration de graphes de connaissances : les moteurs de recherche sémantiques exploitent souvent des graphes de connaissances, de vastes bases de données contenant des informations sur les entités et leurs relations. Ces informations aident le moteur à comprendre le contexte de la requête de recherche.
• Analyse de contenu : de la même manière qu'un moteur de recherche analyse les requêtes, il examine le contenu des pages Web pour déterminer leur pertinence par rapport à une recherche spécifique. Cette analyse va au-delà de la correspondance de mots clés et prend en compte des facteurs tels que le thème général, le sentiment et les entités mentionnés dans le contenu.
• Renvoi et récupération des résultats : sur la base de l'analyse de la requête et du contenu, le moteur de recherche peut renvoyer des pages Web en fonction de leur pertinence et de leur similarité sémantique avec la requête de recherche. Il récupère ensuite les résultats les plus pertinents et les affiche à l'utilisateur.

La recherche sémantique est importante pour plusieurs raisons :

• Résultats plus pertinents : en comprenant le sens d'une requête de recherche, en particulier lorsqu'elle est complexe ou ambiguë, les moteurs de recherche peuvent fournir des résultats plus pertinents. Les utilisateurs sont donc plus susceptibles de trouver exactement ce qu'ils recherchent dès le premier essai.
• Expérience utilisateur améliorée : lorsque les résultats de recherche sont très pertinents, l'expérience utilisateur est plus satisfaisante. Ils peuvent trouver rapidement les informations dont ils ont besoin sans avoir à parcourir des pages de liens non pertinents.
• Engagement accru : la pertinence est essentielle pour l'engagement. Lorsque les utilisateurs trouvent ce qu'ils recherchent, ils sont plus susceptibles de passer du temps à interagir avec le contenu, car ils trouvent ce qu'ils recherchent plus rapidement.

Voyons en quoi la recherche sémantique diffère des autres méthodes de recherche.

Alors que la recherche sémantique vise à comprendre la signification et l'intention derrière une recherche, la recherche par mot clé se concentre davantage sur la recherche de correspondances exactes entre les mots clés d'une requête et ceux d'un document.La recherche sémantique permet de mieux cerner les besoins d'information réels de l'utilisateur, en particulier avec des requêtes complexes impliquant des synonymes, des termes ambigus ou des relations implicites entre des concepts.

La recherche lexicale, similaire à la recherche par mots clés, s'appuie sur la correspondance de mots et de phrases en fonction de leur forme littérale, sans tenir compte de leur signification sous-jacente. La recherche sémantique, quant à elle, vise à comprendre la signification et les relations entre les mots et les phrases.

La recherche contextuelle étend la recherche traditionnelle en tenant compte du contexte de l'utilisateur, comme sa position géographique et ses interactions passées. Bien qu'elle puisse exploiter des indices contextuels, la recherche sémantique vise principalement à comprendre la signification des mots et des expressions dans la requête de recherche elle-même. La recherche contextuelle utilise des indices externes sur l'utilisateur, tandis que la recherche sémantique se concentre sur le déchiffrement du sens intrinsèque de la requête.

La recherche vectorielle repose sur la représentation du texte sous forme de vecteurs mathématiques dans un espace de grande dimension. Elle calcule ensuite la distance entre le vecteur de requête et les vecteurs de documents pour trouver le contenu le plus similaire. La recherche sémantique peut utiliser des représentations vectorielles, mais il s'agit d'un concept plus large qui englobe diverses techniques permettant de comprendre la signification et les relations entre les mots.

La recherche sémantique peut avoir de nombreuses applications dans différents secteurs :

La recherche sémantique peut améliorer les plates-formes d'e-commerce en permettant de découvrir des produits de manière plus précise et pertinente. Par exemple, un utilisateur qui recherche des "gants d'hiver chauds" peut voir des résultats qui incluent des gants en laine, en polaire ou dans d'autres matières chaudes, même si les descriptions des produits ne mentionnent pas explicitement le mot "chaud".

Dans un environnement professionnel, la recherche sémantique peut aider les employés à trouver des informations pertinentes de manière rapide et efficace dans les bases de données, les intranets et les référentiels de connaissances de l'entreprise. Cela peut améliorer la productivité et le processus décisionnel en fournissant aux employés les informations dont ils ont besoin au moment où ils en ont besoin.