搜索中的语义匹配技术 (搜索中的语义分类)

本文目录导航：

• 搜索中的语义匹配技术
• LSI关键词指南
• 什么是语义搜索引擎？

搜索中的语义匹配技术

基于表示的语义匹配技术主要包括双塔模型、基于BERT的表征匹配以及匹配层的多种方法。

双塔模型如DNN-DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM、ARC-1、CNTN、LSTM-RNN和Siam-LSTM等，这些模型的特点是高效，可直接生成文档向量，用于一对一匹配查询。

基于BERT的表征匹配则涉及到使用BERT模型生成的表示，配合FAISS等工具进行点乘和欧氏距离计算。

值得注意的是，尽管一些研究指出BERT可能不适合直接作为表征，但实验证明在某些场景下，BERT训练的结果可以用于表示目的。

匹配层则使用了cosine、dot、MLP和Neural Tensor Network等多种方法，这些方法在召回层进行实时计算，评估当前查询和文档的语义相似度。

基于交互的语义匹配技术，如ARC-2、MatchPyramid和MatchSRNN等，通常无法实现在线匹配，尤其当数据量巨大时。

这些方法通过卷积、池化等操作在二维空间中表示查询和文档，然后进行交互操作，计算匹配分数。

基于注意力机制的模型，如ABCNN、Match-SRNN、aNMM、以及多种attention机制模型，主要关注在不同层级（word、phrase、sentence）上捕捉文本间的匹配信号。

这些模型通过注意力机制实现词级、短语级乃至句级的匹配，提高模型的灵活性和有效性。

总结起来，语义匹配技术通过构建和优化模型结构，旨在解决查询与文档的语义相似性问题。

从双塔模型到基于深度学习的方法，再到交互和注意力机制的引入，这些技术不断迭代和优化，以适应多样化的应用场景，如自动问答、同义句识别、信息检索等。

LSI关键词指南

LSI关键词，即语义相关索引关键词，是与目标关键词概念上相关的词。

搜索引擎利用这些关键词来深入了解网页内容。

在搜索引擎优化的早期，搜索引擎主要基于页面上出现的关键词来确定页面主题。

然而，现代搜索引擎，如谷歌，更注重理解页面整体话题。

谷歌通过分析LSI关键词来深入理解内容。

例如，假设一篇关于冷萃咖啡的博客文章，谷歌不仅会检查标题标签、内容、图片alt文本等是否包含“cold brew coffee”，还会扫描页面以查找与目标关键词相关的LSI关键词，如“filter”、“temperature”、“grind”、“cold water”和“ice”。

当在内容中发现这些关键词时，谷歌会认定页面与冷萃咖啡相关。

研究显示，谷歌使用“经常出现在一起的词汇”来理解文章主题，但LSI关键词并非同义词，而是与目标关键词密切相关的术语。

例如，“jogging”（慢跑）的LSI关键词可能包括“shoes”、“cardio”（有氧运动）和“5k”。

为了找到LSI关键词，可以使用多种方法。

Google Autocomplete是一个快速简便的方法，提供用户搜索相关关键词。

Keyword Tool和UberSuggest提供了比传统方法更多的关键词建议。

LSIGraph和等工具专门用于生成LSI关键词创意。

此外，谷歌相关搜索提供页面底部的关键词，这些关键词与搜索内容相关。

谷歌片段描述中的红色术语也提供了与搜索词相关的关键词。

谷歌关键字规划器也是生成LSI关键词的一个途径。

在文章中使用LSI关键词时，可以将其作为副标题、项目列表等。

关键在于让搜索引擎在页面上看到这些术语。

通过在文章中加入LSI关键词，可以提高页面的相关性和可见性。

了解更多信息：语义搜索引擎优化：关于谷歌蜂鸟算法和语义SEO需要知道的一切。

如何在8分钟内完成“语义搜索引擎优化”：一个非常具有操作性的视频，展示了实现语义搜索引擎优化的技术。

潜在语义分析：维基百科条目，深入介绍了LSI背后的技术。

什么是语义搜索引擎？

搜索引擎排名的基础之一，就是关键词与网页的相关性。

机器算法和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器和算法不能理解。

人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，有水的挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。

但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。

两年前搜索引擎优化业界很热烈的谈论过一阵潜在语义索引(Latent Semantic Indexing)。

因为时间比较久，记得也不是很清楚，大概介绍一下。

所谓潜在语义索引指的是，怎样通过海量文献找出词汇之间的关系。

当两个词或一组词大量出现在同一个文档中时，这些词之间就可以被认为是语义相关。

举个例子，电脑和计算机这两个词在人们写文章时经常混用，这两个词在大量的网页中同时出现，搜索引擎就会认为这两个词是极为语义相关的。

要注意的是，潜在语义索引并不依赖于语言，所以SEO和搜索引擎优化虽然一个是英语，一个是中文，但这两个词大量出现在相同的网页中，虽然搜索引擎还不能知道搜索引擎优化或SEO指的是什么，但是却可以从语义上把”SEO”，”搜索引擎优化”，”search engine optimization”，”SEM”等词紧紧的连在一起。

再比如苹果和橘子这两个词，也是大量出现在相同文档中，不过紧密度低于同义词。

搜索引擎有没有使用潜在语义索引，至今没有定论，因为搜索引擎既不承认也不否认。

但一个事实是2002年Google买下了拥有潜在语义索引专利的一家公司Allied Semantic。

这种语义分析技术可以给我们在搜索引擎优化上一些提示。

网站主题的形成通常逻辑和结构适当的网站都会分成不同的频道或栏目。

在不同的频道中谈论有些区别但紧密相关的话题，这些话题共同形成网站的主题。

搜索引擎在把整个网站的页面收录进去后，能够根据这些主题词之间的语义相关度判断出网站的主题。

网页内容写作从两年前开始，搜索引擎排名有一个现象，搜索某个关键词，排在靠前面的网页有时甚至并不含有所搜索的关键词，这很有可能是潜在语义索引在起作用。

比如搜索电脑，排在前面的网页有可能出现一篇只提到计算机却没提到电脑。

因为搜索引擎通过语义分析知道这两个词是紧密相关的。

还有一个要注意的是，在进行网页写作的时候，不要局限于目标关键词，应该包含与主关键词语义相关相近的词汇，以支持主关键词。

这在搜索结果中也有体现，有的文章虽然大量出现主关键词，但缺少其他支撑词汇，排名往往不好。