match 搜索语义优化1 (match搜索多个值)

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• 搜索语义优化1：match_phrase和match的区别
• LSI关键词指南
• Easysearch：语义搜索、知识图和向量数据库概述

搜索语义优化1：match_phrase和match的区别

在调整召回效果的时候，使用普通match得到的召回效果中规中矩，不能说错，但总归觉得不适应比较复杂的实际情况，特别是在没有做语义分析的相关工作情况下，简单的通过中文分词->中文分词，效果上并不尽如人意。

结果上看通常是符合逻辑而不符合“人性”的，即使我们通过了一些其他方式对结果进行矫正。

而过于复杂的方式也会对性能上造成影响，相信比起一个精心计算的需要等个一两秒的“精致结果”来说，还是一个可以立刻响应的“差不多结果”会更加合适。

通过大量的query结果来看，目前的召回方式对于搜索词没有一个总体顺序的感觉，当query被分词以后，所有词的权重都是一样的。

举例一个比较奇葩的搜索关键词：“大清 银币”。

能看得到索引中有433个相关结果。

那如果把关键词反过来变成一个不伦不类的关键词呢“银币 大清”官方文档中关于match_phrase的描述 我们使用的是match_phrase来解决这个问题。

收效还是比较明显的，在AB实验中可以看到用户对于这个更新的反馈还是很不错的。

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。

Easysearch：语义搜索、知识图和向量数据库概述

什么是语义搜索？语义搜索是一种运用自然语言处理算法，理解单词和短语的含义以及上下文，以提供更精确搜索结果的搜索技术。

其目的是更深入地理解用户的意图和查询内容，不仅基于关键词匹配，还通过分析查询的语义和上下文，提供更精确和相关的搜索结果。

与传统的关键词搜索相比，语义搜索的优点在于它能更好地满足用户的意图，尤其是对于复杂的查询和问题。

它能够理解查询的上下文，处理模糊或不完整的查询，并提供更相关和有用的搜索结果。

例如，当用户搜索最近的餐厅时，语义搜索可以根据用户的位置信息和上下文，提供附近的餐厅列表，而不仅仅是简单地匹配关键词最近和餐厅。

语义搜索的历史语义搜索的概念可以追溯到计算机科学的早期，在20世纪50年代和60年代就有人尝试开发自然语言处理系统。

然而，直到20世纪90年代和21世纪初，语义搜索领域才取得了重大进展，这得益于机器学习和人工智能的进步。

语义搜索最早的例子之一是Douglas Lenat在1984年创建的Cyc项目。

该项目旨在建立一个全面的常识知识本体或知识库，用于理解自然语言查询。

尽管Cyc项目面临诸多挑战，最终没有实现其目标，但它为未来语义搜索的研究奠定了基础。

20世纪90年代末，Ask Jeeves（现称为）等搜索引擎开始尝试自然语言查询和语义搜索技术。

这些早期的努力受到当时技术的限制，但它们展示了更复杂的搜索算法的潜力。

21世纪初，Web本体语言（OWL）的发展提供了一种以机器可读格式表示知识和关系的标准化方法，使得开发语义搜索算法变得更加容易。

2008年被微软收购的Powerset和2007年推出的Hakia等公司开始使用语义搜索技术来提供更相关的搜索结果。

如今，许多搜索引擎和公司正在使用语义搜索来提高搜索结果的准确性和相关性。

其中包括于2012年推出知识图谱的谷歌，以及使用语义搜索为其Alexa虚拟助手提供支持的亚马逊。

随着人工智能领域的不断发展，语义搜索可能会变得更加复杂且适用于广泛的应用。

语义搜索和知识图谱有什么关系？语义搜索和知识图密切相关，因为两者都涉及使用语义技术来改进搜索结果。

知识图是一种用于组织和表示知识的图形结构，通过节点和边的连接展示实体和关系之间的语义关联性。

例如，知识图可能包含有关特定公司的信息，包括其位置、产品和员工以及这些实体之间的关系。

另一方面，语义搜索是一种使用自然语言处理和机器学习来更好地理解搜索查询中单词和短语的含义的搜索技术。

语义搜索算法使用知识图和其他语义技术来分析实体和概念之间的关系，并基于此分析提供更相关的搜索结果。

换句话说，知识图谱为语义搜索提供了丰富的知识背景，帮助理解查询意图和提供准确的搜索结果。

同时，语义搜索可以帮助构建和扩展知识图谱，提高搜索的准确性和语义理解能力。

例如，谷歌的知识图使用庞大的结构化数据数据库来支持其搜索结果，并提供有关搜索结果中出现的实体（例如人物、地点和事物）的附加信息。

这使得用户更容易找到他们正在寻找的信息并探索相关的概念和实体。

向量数据库、知识图谱和语义搜索向量数据库是另一种可以与语义搜索和知识图相结合使用以改进搜索结果的技术。

它主要用于处理和分析具有向量特征的数据，如图像、音频、文本、时间序列等。

传统的关系型数据库主要用于存储结构化的数据，而向量数据库则专注于存储和处理高维向量。

它的设计目标是能够高效地进行向量相似性搜索和聚类等操作，以支持复杂的数据分析和机器学习任务。

向量数据库使用机器学习算法将数据表示为向量，向量是数据的数学表示，可用于各种计算任务，例如，向量可用于表示人、地点和事物等实体以及它们之间的关系。

通过比较这些向量，搜索算法可以识别数据本身可能无法立即显现的关系和模式。

在语义搜索和知识图的背景下，向量数据库可以通过更好地理解实体和概念之间的关系来提高搜索结果的准确性。

例如，当用户搜索“London”时，语义搜索算法可以使用知识图和向量数据库来了解用户可能指的是英国伦敦市，而不是其他同名实体。

通过使用向量数据库来表示和比较实体和概念，搜索算法可以提供更相关和更准确的搜索结果。

总体而言，向量数据库、语义搜索和知识图谱都是共同提高搜索算法的准确性和效率的技术。

通过利用这些技术，搜索引擎和其他应用程序可以更好地理解实体和概念之间的关系，从而更轻松地找到用户正在寻找的信息。

关于EasysearchINFINI Easysearch是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的Apache Lucene。

Easysearch的目标是提供一个轻量级的Elasticsearch可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。

与Elasticsearch相比，Easysearch更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。

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