چگونه NLP و NLU برای جستجوی معنایی کار می کنند

NLP و NLU جستجوی معنایی را از طریق کارهایی مانند عادی سازی، تحمل اشتباه تایپی و شناسایی موجودیت هوشمندتر می کنند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) و درک زبان طبیعی (NLU) دو فناوری اغلب سردرگم هستند که جستجو را هوشمندتر می کنند و اطمینان می دهند که افراد می توانند آنچه را که می خواهند جستجو و پیدا کنند.

این هوش جزء اصلی جستجوی معنایی است.

NLP و NLU دلیلی است که می توانید «لباس ها» را تایپ کنید و «لباس مهمانی NYE» را که مدت ها به دنبال آن بودید، پیدا کنید و چرا می توانید «متیو مک کاناهی» را تایپ کنید و آقای مک کاناهی را پس بگیرید.

با استفاده از این دو فناوری، جستجوگران می توانند آنچه را که می خواهند بیابند بدون اینکه نیازی به تایپ درخواست خود دقیقاً همانطور که در یک صفحه یا در یک محصول یافت می شود.

NLP یکی از آن چیزهایی است که معنای بزرگی ایجاد کرده است که به راحتی می توان از این واقعیت که دقیقاً به شما می گوید چیست نگاه کرد: NLP زبان طبیعی را پردازش می کند، به ویژه در قالبی که رایانه ها می توانند آن را درک کنند.

این نوع پردازش می تواند شامل کارهایی مانند عادی سازی، تصحیح املا یا ریشه یابی باشد که هر کدام را با جزئیات بیشتری بررسی خواهیم کرد.

از سوی دیگر، NLU قصد دارد "درک" آنچه که یک بلوک از زبان طبیعی در حال برقراری ارتباط است.

وظایفی را انجام می دهد که می تواند برای مثال افعال و اسم ها را در جملات یا موارد مهم یک متن شناسایی کند. سپس افراد یا برنامه ها می توانند از این اطلاعات برای تکمیل کارهای دیگر استفاده کنند.

کامپیوترها پیشرفته به نظر می رسند زیرا می توانند کارهای زیادی را در مدت زمان کوتاهی انجام دهند. با این حال، از بسیاری جهات، کامپیوترها کاملاً مبهم هستند.

آنها نیاز دارند که اطلاعات به روش های خاصی ساختار داده شود تا بر اساس آن ایجاد شود. برای داده های زبان طبیعی، اینجاست که NLP وارد می شود.

داده های آشفته را می گیرد (و زبان طبیعی می تواند بسیار آشفته باشد) و آن ها را به چیزی پردازش می کند که رایانه ها بتوانند با آن کار کنند.

عادی سازی متن

وقتی جستجوگرها متنی را در نوار جستجو تایپ می کنند، سعی می کنند مطابقت خوبی پیدا کنند، نه اینکه «فرمت را حدس بزنید».

برای مثال، الزام کاربر به تایپ پرس و جو دقیقاً با همان قالبی که کلمات منطبق در یک رکورد وجود دارد، ناعادلانه و غیرمولد است.

ما از نرمال سازی متن برای رفع این نیاز استفاده می کنیم تا متن بدون توجه به اینکه از کجا آمده است در قالب استاندارد باشد.

همانطور که مراحل مختلف عادی سازی را طی می کنیم، خواهیم دید که هیچ رویکردی وجود ندارد که همه از آن پیروی کنند. هر مرحله عادی سازی به طور کلی باعث افزایش یادآوری و کاهش دقت می شود.

یک نکته ساده: "یادآوری" به این معنی است که یک موتور جستجو نتایجی را پیدا می کند که خوب شناخته شده اند.

دقت به این معنی است که یک موتور جستجو فقط نتایج خوب را پیدا می کند.

نتایج جستجو می توانند با بازگرداندن هر سند در یک فهرست، 100% یادآوری داشته باشند، اما دقت ضعیفی خواهد داشت.

برعکس، یک موتور جستجو می تواند تنها با بازگرداندن اسنادی که می داند مناسب هستند، 100% به خاطر بیاورد، اما نشستن احتمالاً نتایج خوبی را از دست می دهد.

باز هم، عادی سازی به طور کلی باعث افزایش یادآوری و کاهش دقت می شود.

اینکه آیا این حرکت به سمت یک انتهای طیف فراخوانی-دقت ارزشمند است یا خیر بستگی به مورد استفاده و فناوری جستجو دارد. این مسئله به کارگیری همه تکنیک های عادی سازی نیست، بلکه تصمیم گیری در مورد اینکه کدام یک بهترین تعادل دقت و یادآوری را ارائه می دهند، مطرح نیست.

عادی سازی نامه

ساده ترین عادی سازی که می توانید تصور کنید، رسیدگی به حروف است.

حداقل در زبان انگلیسی، کلمات به طور کلی در ابتدای جملات، گاهی اوقات در عنوان، و زمانی که اسم های خاص هستند، با حروف بزرگ نوشته می شوند. (بسته به اینکه از چه کسی بخواهید، قوانین دیگری نیز وجود دارد.)

اما در آلمانی همه اسم ها با حروف بزرگ نوشته می شوند. زبان های دیگر قوانین خاص خود را دارند.

این قوانین مفید هستند. در غیر این صورت از آنها پیروی نمی کردیم.

برای مثال، حروف بزرگ کردن اولین کلمات جملات به ما کمک می کند تا به سرعت ببینیم جملات از کجا شروع می شوند.

با این حال، این سودمندی در زمینه بازیابی اطلاعات کاهش می یابد.

معانی کلمات صرفاً به این دلیل که در عنوان هستند و حرف اولشان بزرگ است تغییر نمی کند.

حتی پیچیده تر از آن این است که قوانینی وجود دارد، و سپس نحوه نوشتن مردم وجود دارد.

اگر به همسرم پیام بدهم، "یکی به ماشین ما ضربه زد!" همه ما می دانیم که من در مورد یک ماشین صحبت می کنم و نه چیزی متفاوت، زیرا این کلمه با حروف بزرگ نوشته شده است.

ما می توانیم این موضوع را با تأمل در مورد تعداد زیادی از افراد که هنگام برقراری ارتباط غیررسمی از حروف بزرگ استفاده نمی کنند، به وضوح ببینیم - که اتفاقاً، بیشتر عادی سازی موارد چگونه کار می کند.

البته، می دانیم که گاهی اوقات حروف بزرگ معنای یک کلمه یا عبارت را تغییر می دهد. می توانیم ببینیم که «گربه ها» حیوانات هستند و «گربه ها» یک موزیکال است.

با این حال، در بیشتر موارد، افزایش دقت ناشی از نرمال نشدن کیس، با کاهش بیش از حد فراخوان جبران می شود.

تفاوت بین این دو به راحتی از طریق زمینه نیز قابل تشخیص است، که ما قادر خواهیم بود از طریق درک زبان طبیعی از آن استفاده کنیم.

در حالی که در زبان انگلیسی کمتر رایج است، استفاده از دیاکریتیک نیز نوعی عادی سازی حروف است.

نشانه ها علامت ها یا «گلیف ها» هستند که به حروف متصل می شوند، مانند á، ë یا ç.

در غیر این صورت، کلمات می توانند یکسان نوشته شوند، اما نشانه های اضافه شده می تواند معنی را تغییر دهد.

در زبان فرانسه، "élève" به معنی "دانشجو" است، در حالی که "élevé" به معنای "بالا" است.

با این وجود، بسیاری از مردم هنگام جستجو، نشانه ها را در نظر نمی گیرند، و بنابراین شکل دیگری از عادی سازی، حذف همه نشانه ها، پشت سر گذاشتن «یازده» ساده (و اکنون مبهم) است.

توکن سازی

چالش عادی سازی بعدی، شکستن متنی است که جستجوگر در نوار جستجو تایپ کرده و متن موجود در سند.

این مرحله ضروری است زیرا نیازی نیست ترتیب کلمات دقیقاً بین پرس و جو و متن سند یکسان باشد، به جز زمانی که جستجوگر پرس و جو را در گیومه قرار می دهد.

شکستن عبارات، عبارات و جملات به کلمات ممکن است کار ساده ای به نظر برسد: فقط متن را در هر فاصله تقسیم کنید.

مشکلات با این رویکرد به سرعت خود را نشان می دهند. باز هم، بیایید با انگلیسی شروع کنیم.

جداسازی در فضاها به تنهایی به این معنی است که عبارت "بیایید این عبارت را بشکنیم!" به ما اجازه می دهد، شکست، تا، این، و عبارت! به عنوان کلمات

برای جستجو، تقریباً مطمئناً علامت تعجب در انتهای کلمه "عبارت" را نمی خواهیم.

اینکه بخواهیم کلمه قراردادی «بیایید» را با هم نگه داریم یا نه چندان روشن نیست.

برخی از نرم افزارها کلمه را حتی بیشتر تجزیه می کنند ("let" و "s") و برخی دیگر این کار را نمی کنند.

برخی «بگذار» را تجزیه نمی کنند در حالی که «نرو» را به دو قسمت تقسیم می کنند.

این فرآیند "توکن سازی" نامیده می شود.

ما به دلایلی که اکنون باید واضح باشد، آن را نشانه سازی می نامیم: آنچه در نهایت به آن می رسیم، کلمات نیستند، بلکه گروه های مجزا از شخصیت ها هستند. این حتی برای زبان های دیگر غیر از انگلیسی نیز صادق است.

برای مثال، سخنرانان آلمانی می توانند کلمات (به طور دقیق تر "مورفم"، اما به اندازه کافی نزدیک) را با هم ادغام کنند تا یک کلمه بزرگتر تشکیل دهند. کلمه آلمانی برای "سگ خانه" "Hundehütte" است که شامل کلمات "سگ" ("Hund") و "خانه" ("Hütte") است.

تقریباً همه موتورهای جستجو متن را نشانه گذاری می کنند، اما مراحل دیگری وجود دارد که یک موتور می تواند برای عادی سازی توکن ها انجام دهد. دو رویکرد مرتبط عبارتند از ریشه یابی و ریشه یابی.

ریشه یابی و لمت سازی

ریشه یابی و واژه سازی اشکال مختلفی از نشانه ها را به خود می گیرند و آنها را برای مقایسه تجزیه می کنند.

به عنوان مثال، کلمات "ماشین حساب" و "محاسبه" یا "آهسته شدن" و "آهسته" را در نظر بگیرید.

می بینیم که شباهت های واضحی وجود دارد.

Stemming یک کلمه را به "ساقه" یا انواع دیگر کلمه ای که بر اساس آن است، تقسیم می کند. ساقه دهی نسبتاً ساده است. شما می توانید آن را به تنهایی انجام دهید

ریشه "ساقه زدن" چیست؟

احتمالاً می توانید حدس بزنید که "ساقه" است. اغلب stemming به معنای حذف پیشوندها یا پسوندها است، مانند این مورد.

الگوریتم های ریشه ای متعددی وجود دارد و محبوب ترین آنها الگوریتم استمینگ پورتر است که از دهه 1980 وجود داشته است. این یک سری مراحل است که برای رسیدن به ساقه روی یک نشانه اعمال می شود.

ریشه کردن گاهی اوقات می تواند به نتایجی منجر شود که شما پیش بینی نمی کنید.

با نگاه کردن به کلمات "حمل" و "حمل"، ممکن است انتظار داشته باشید که ریشه هر یک از آنها "حمل" باشد.

ساقه واقعی، حداقل بر اساس الگوریتم ساقه پورتر، "carri" است.

این به این دلیل است که stemming سعی می کند کلمات مرتبط را با هم مقایسه کند و کلمات را به کوچک ترین قسمت های ممکن تجزیه کند، حتی اگر آن قسمت خود یک کلمه نباشد.

از سوی دیگر، اگر خروجی می خواهید که همیشه کلمه ای قابل تشخیص باشد، می خواهید لماتی سازی شود. باز هم، lemmatizers مختلف، مانند NLTK با استفاده از Wordnet وجود دارد.

Lemmatization یک نشانه را به "لم" یا کلمه ای که پایه مشتقات آن در نظر گرفته می شود، می شکند. لم از Wordnet برای "حمل" و "حمل" همان چیزی است که قبلاً انتظار داشتیم: "حمل".

Lemmatization به طور کلی به اندازه ریشه کردن کلمات را تجزیه نمی کند، و همچنین بسیاری از اشکال مختلف کلمه بعد از عملیات یکسان در نظر گرفته نمی شوند.

ریشه های «گفتن»، «گفتن» و «گفتن» همگی «گفتن» هستند، در حالی که لم های ورد نت «بگو»، «بگو» و «گفتن» هستند. برای بدست آوردن این لم، لماتایزرها عموماً مبتنی بر پیکره هستند.

اگر می خواهید گسترده ترین یادآوری ممکن را داشته باشید، می خواهید از stemming استفاده کنید. اگر می خواهید بهترین دقت ممکن را داشته باشید، نه از ساقه بندی و نه از ریشه سازی استفاده کنید.

این که شما در نهایت به اهداف شما بستگی دارد، اما اکثر جستجوها به طور کلی می توانند با نه ریشه یابی و نه تنها با بازیابی نتایج مناسب و عدم ایجاد نویز، عملکرد بسیار خوبی داشته باشند.

جمع

اگر تصمیم دارید که در موتور جستجوی خود لمت سازی یا ریشه یابی را وارد نکنید، هنوز یک تکنیک عادی سازی وجود دارد که باید در نظر بگیرید.

یعنی عادی شدن جمع به صورت مفردشان.

به طور کلی، نادیده گرفتن جمع از طریق استفاده از فرهنگ لغت انجام می شود.

حتی اگر «کثرت زدایی» به سادگی حذف «-ها» به نظر برسد، همیشه اینطور نیست. اولین مشکل مربوط به جمع های نامنظم است، مانند «گوزن»، «گاوان» و «موش».

مشکل دوم جمع کردن با پسوند "-es" است، مانند "سیب زمینی". در نهایت، به سادگی کلماتی وجود دارند که به "s" ختم می شوند، اما جمع نیستند، مانند "همیشه".

یک رویکرد مبتنی بر فرهنگ لغت تضمین می کند که شما یادآوری را معرفی می کنید، اما نه به صورت نادرست.

درست مانند واژه سازی و ریشه یابی، عادی سازی کثرت ها به اهداف شما بستگی دارد.

شبکه گسترده تری را با عادی سازی حروف جمع، و با اجتناب از عادی سازی شبکه دقیق تر ایجاد کنید.

معمولاً عادی سازی جمع ها انتخاب درستی است و وقتی جفت های عادی سازی را مشکل ساز می بینید می توانید از فرهنگ لغت خود حذف کنید.

با این حال، یکی از زمینه هایی که تقریباً همیشه می خواهید افزایش یادآوری را در آن معرفی کنید، رسیدگی به اشتباهات تایپی است.

تحمل غلط املایی و بررسی املا

همه ما با تحمل غلط املایی و بررسی املا در جستجو مواجه شده ایم، اما فکر کردن به دلیل وجود آن مفید است.

گاهی اوقات، اشتباهات تایپی وجود دارد، زیرا انگشتان لیز می خورند و کلید را اشتباه می زنند.

مواقع دیگر، جستجوگر فکر می کند که املای یک کلمه متفاوت از آن است.

به طور فزاینده ای، «اشتباهات تایپی» نیز می تواند ناشی از درک ضعیف گفتار به متن باشد.

در نهایت، ممکن است به نظر برسد که کلمات دارای اشتباهات املایی هستند، اما واقعاً اینطور نیست، مانند مقایسه «جیغ» و «کرم».

ساده ترین راه برای رسیدگی به این اشتباهات املایی، غلط املایی و تغییرات، اجتناب از تلاش برای تصحیح آنها است. برخی از الگوریتم ها می توانند توکن های مختلف را با هم مقایسه کنند.

یکی از اینها الگوریتم فاصله Damerau-Levenshtein است.

این معیار به بررسی تعداد ویرایش های مورد نیاز برای رفتن از یک نشانه به نشانه دیگر می پردازد.

سپس می توانید تمام نشانه های دارای فاصله بسیار زیاد را فیلتر کنید.

(دو به طور کلی آستانه خوبی است، اما احتمالاً می خواهید این را بر اساس طول توکن تنظیم کنید.)

پس از فیلتر کردن، می توانید از فاصله برای مرتب سازی نتایج یا تغذیه در یک الگوریتم رتبه بندی استفاده کنید.

بسیاری از مواقع، هنگام تعیین اینکه آیا یک کلمه غلط املایی دارد یا خیر، زمینه می تواند مهم باشد. کلمه «فریاد» احتمالاً بعد از «من» درست است، اما بعد از «یخ» درست نیست.

یادگیری ماشینی می تواند راه حلی برای این کار با آوردن زمینه به این وظیفه NLP باشد.

این نرم افزار غلط املایی می تواند از بافت اطراف یک کلمه برای شناسایی احتمال اشتباه املایی و محتمل ترین تصحیح آن استفاده کند.

اشتباهات تایپی در اسناد

یکی از مواردی که قبلاً از آن صرف نظر کردیم این است که کلمات ممکن است نه تنها زمانی که کاربر آن را در نوار جستجو تایپ می کند دارای اشتباه تایپی باشند.

کلمات همچنین ممکن است دارای اشتباهات املایی در داخل یک سند باشند.

این امر به ویژه زمانی صادق است که اسناد از محتوای تولید شده توسط کاربر ساخته شده باشند.

این جزئیات مرتبط است زیرا اگر یک موتور جستجو فقط به جستجوی اشتباهات املایی بپردازد، نیمی از اطلاعات را از دست داده است.

بهترین تحمل غلط تایپی باید هم در پرس و جو و هم در سند کار کند، به همین دلیل است که فاصله ویرایش معمولاً برای بازیابی و رتبه بندی نتایج بهترین کار را دارد.

بررسی املا می تواند برای ایجاد یک پرس و جو بهتر یا ارائه بازخورد به جستجوگر استفاده شود، اما اغلب غیر ضروری است و هرگز نباید به تنهایی انجام شود.

درک زبان طبیعی

در حالی که NLP همه چیز در مورد پردازش متن و زبان طبیعی است، NLU در مورد درک آن متن است.

به نام Entity Recognition

وظیفه ای که می تواند به جستجو کمک کند، شناسایی موجودیت نامگذاری شده یا NER است. NER موارد کلیدی یا "موجودات" را در داخل متن شناسایی می کند.

در حالی که برخی افراد NER را پردازش زبان طبیعی می نامند و برخی دیگر آن را درک زبان طبیعی می نامند، آنچه واضح است این است که می تواند آنچه را که در یک متن مهم است پیدا کند.

برای پرس و جو «لباس مهمانی NYE» ممکن است موجودیتی از «لباس» را دریافت کنید که به نوعی «دسته» نگاشت شده است.

NER همیشه یک موجودیت را به یک نوع ترسیم می کند، از کلی مانند "مکان" یا "شخص" تا جنبه های خاص شما.

NER همچنین می تواند از زمینه برای شناسایی موجودیت ها استفاده کند.

عبارت «خانه سفید» ممکن است به یک مکان اشاره داشته باشد، در حالی که «رنگ خانه سفید» ممکن است به رنگ «سفید» و یک دسته محصول از «رنگ» اشاره داشته باشد.

دسته بندی پرس و جو

شناسایی موجودیت نام گذاری شده در جستجو ارزشمند است زیرا می توان از آن در ارتباط با مقادیر وجهی برای ارائه نتایج جستجوی بهتر استفاده کرد.

با یادآوری مثال "رنگ خانه سفید"، می توانید از رنگ "سفید" و دسته بندی محصولات "رنگ" برای فیلتر کردن نتایج خود استفاده کنید تا فقط مواردی را نشان دهید که با این دو مقدار مطابقت دارند.

این به شما دقت بالایی می دهد.

اگر نمی خواهید تا این حد پیش بروید، می توانید به سادگی همه محصولاتی را که با یکی از این دو مقدار مطابقت دارند، تقویت کنید.

دسته بندی پرس و جو همچنین می تواند به یادآوری کمک کند.

برای جستجوهایی که نتایج کمی دارند، می توانید از نهادها برای درج محصولات مرتبط استفاده کنید.

تصور کنید هیچ محصولی وجود ندارد که با کلمات کلیدی "رنگ خانه سفید" مطابقت داشته باشد.

در این مورد، استفاده از دسته بندی محصولات "رنگ" می تواند رنگ های دیگری را که ممکن است جایگزین مناسبی باشند، مانند رنگ زیبای پوسته تخم مرغ، برگرداند.

برچسب گذاری سند

روش دیگری که تشخیص موجودیت نامگذاری شده می تواند به کیفیت جستجو کمک کند، انتقال کار از زمان درخواست به زمان دریافت (زمانی که سند به فهرست جستجو اضافه می شود) است.

هنگام دریافت اسناد، NER می تواند از متن برای برچسب گذاری خودکار آن اسناد استفاده کند.

یافتن این اسناد برای جستجوگران آسان تر خواهد بود.

یا جستجوگران از فیلتر صریح استفاده می کنند، یا موتور جستجو از فیلتر طبقه بندی پرس و جو خودکار استفاده می کند تا به جستجوگران امکان دهد مستقیماً به محصولات مناسب با استفاده از مقادیر وجهی بروند.

تشخیص قصد

مربوط به شناسایی موجودیت، تشخیص قصد یا تعیین اقدامی است که کاربر می خواهد انجام دهد.

هنگامی که می گوییم "شناسایی قصد جستجوگر"، تشخیص قصد مشابه چیزی نیست که درباره آن صحبت می کنیم.

”

شناسایی هدف جستجوگر به معنای رساندن افراد به محتوای مناسب در زمان مناسب است.

تشخیص قصد یک درخواست را به یک هدف خاص و از پیش تعریف شده نگاشت می کند.

سپس بر اساس آن قصد اقدام می کند. کاربری که در جستجوی «چگونگی بازگشت» است، ممکن است قصد «کمک» را ایجاد کند، در حالی که «کفش قرمز» ممکن است هدف «محصول» را تحریک کند.

در مورد اول، می توانید جستجو را به جستجوی میز کمک خود هدایت کنید.

در مورد دوم، می توانید آن را به جستجوی محصول هدایت کنید. این با چیزی که هنگام جستجوی آب و هوا در Google می بینید چندان متفاوت نیست.

نگاه کنید، و متوجه شوید که یک کادر آب و هوا در بالای صفحه دریافت می کنید. (موتور جستجوی وب تازه راه اندازی شده Andi این مفهوم را تا حد زیادی پیش می برد و جستجو را در یک چت بات جمع می کند.)

برای اکثر موتورهای جستجو، تشخیص قصد، همانطور که در اینجا ذکر شد، ضروری نیست.

اکثر موتورهای جستجو فقط یک نوع محتوا دارند که در هر زمان می توانند روی آن جستجو کنند.

وقتی چندین نوع محتوا وجود دارد، جستجوی فدرال می تواند با نمایش چندین نتیجه جستجو در یک رابط کاربری به طور همزمان عملکرد قابل توجهی داشته باشد.

سایر وظایف NLP و NLU

تعداد زیادی وظایف NLP و NLU وجود دارد، اما اینها معمولاً کمتر مرتبط با جستجو هستند.

وظایفی مانند تجزیه و تحلیل احساسات می تواند در برخی زمینه ها مفید باشد، اما جستجو یکی از آنها نیست.

می توانید تصور کنید که از ترجمه برای جستجوی مجموعه های چند زبانه استفاده کنید، اما در عمل به ندرت اتفاق می افتد و به ندرت مورد نیاز است.

پاسخگویی به سوال یک وظیفه NLU است که به طور فزاینده ای در جستجو پیاده سازی می شود، به ویژه موتورهای جستجویی که انتظار جستجوی زبان طبیعی را دارند.

یک بار دیگر، می توانید این را در موتورهای جستجوی اصلی وب مشاهده کنید.

گوگل، بینگ و کاگی بلافاصله به این سوال پاسخ خواهند داد که "ملکه انگلیس چند سال دارد؟" بدون نیاز به کلیک کردن روی هیچ نتیجه ای.

برخی از فن آوری های موتورهای جستجو، اجرای پاسخ گویی به سؤالات را برای شاخص های جستجوی محدودتر بررسی کرده اند، اما خارج از میزهای راهنمای یا محتوای طولانی و کنش گرا، استفاده محدود است.

تعداد کمی از جستجوگران به یک فروشگاه آنلاین لباس می روند و از یک نوار جستجو سوال می پرسند.

خلاصه سازی یک کار NLU است که برای جستجو مفیدتر است.

مانند استفاده از NER برای برچسب گذاری اسناد، خلاصه سازی خودکار می تواند اسناد را غنی کند. از خلاصه ها می توان برای تطبیق اسناد با پرس و جوها یا نمایش بهتر نتایج جستجو استفاده کرد.

این نمایشگر بهتر می تواند به جستجوگران کمک کند تا مطمئن شوند که نتایج خوبی کسب کرده اند و سریع تر به پاسخ های مناسب برسند.

حتی از جمله فناوری های جستجوی جدیدتر با استفاده از تصاویر و صدا، اکثریت قریب به اتفاق جستجوها با متن انجام می شوند. برای به دست آوردن نتایج مناسب، مهم است که مطمئن شوید جستجو در حال پردازش و درک پرس و جو و اسناد است.

جستجوی معنایی هوش را برای موتورهای جستجو به ارمغان می آورد و پردازش و درک زبان طبیعی اجزای مهمی هستند.

وظایف NLP و NLU مانند توکن سازی، عادی سازی، برچسب گذاری، تحمل اشتباه تایپی و موارد دیگر می تواند به اطمینان حاصل شود که جستجوگران نیازی به متخصص بودن در جستجو ندارند.

در عوض، آنها می توانند از نیاز به راه حل «طبیعی» و سریع بروند.

منابع بیشتر:

جستجوی معنایی: چیست و چرا برای سئو امروز مهم است

خوشه بندی کلمات کلیدی معنایی برای بیش از 10000 کلمه کلیدی [با اسکریپت]

موتورهای جستجو چگونه کار می کنند