语义搜索在信息检索中的应用

语义搜索是一种通过理解用户的意图和查询上下文，超越关键词匹配，提供更准确、全面答案的搜索方式。它在信息检索中的应用主要包括以下几个方面：

1. 查询理解与语义表征

语义搜索首先需要对用户的查询进行充分的理解和语义表征。这涉及到从词法、句法、语义三个层面解析查询，以及如何对有限长度的查询进行充分的语义表征。例如，在电商平台的搜索场景中，如何防止引入和当前查询无关的历史行为导致相关性问题 。

2. 基于向量的检索

语义搜索还采用了基于向量的检索技术，如embedding-based retrieval。这种技术可以将文本转化为向量，然后使用向量之间的距离来衡量文档的相关性。这种方法在搜索和推荐领域都得到了广泛应用，并且在学术界发表的论文中，基于向量的dense retrieve的方法也在不少数据集上都战胜了sparse retrieve 。

3. 预训练模型的应用

预训练模型在语义搜索中也发挥着重要作用。它们可以用于召回(retrieval)、排序(re-ranking)以及其他部分的应用。例如，DeepContextualizedTermWeighting framework可以用来重新权衡文档中的词语权重，使得词的重要程度比词频要复杂的多 。

4. 知识图谱的应用

知识图谱是语义搜索中的另一个重要组成部分。它可以帮助构建结构化的知识库，连接实体、属性和关系，从而丰富搜索结果，提供背景信息、事实和洞察力 。

5. 评估方法

为了衡量语义搜索的准确性、完整性和有效性，可以采用常见的评估方法，包括准确性评估、覆盖率评估和连接性评估 。

总结

语义搜索在信息检索中的应用是一个复杂而广泛的领域，涉及到查询理解、向量检索、预训练模型的应用、知识图谱的构建等多个方面。通过这些技术的综合运用，语义搜索能够提供更加智能和全面的知识表示系统。