“义”字指事物的意义或本质。应用于搜索时，“语义学”主要关注词语及其逻辑的研究。语义搜索尝试通过上下文含义理解搜索者的意图来提高搜索准确性。通过概念相似性、同义词和自然语言算法，语义搜索将结构化和非结构化数据转换为直观、响应迅速的数据库，以提供更具交互性的搜索结果。
语义搜索可以更好地理解搜索者的意图、提取答 伯利兹号码数据 案的能力以及更加个性化的结果。 Google 的知识图谱是语义搜索专业知识的模型。 搜索引擎为什么要进行语义搜索？ 从引擎的角度来看，不难想象为什么谷歌想要拥抱一个更加互联的世界：更多的数据、更少的垃圾邮件、更深入地理解用户意图以及更多的自然语言（即对话式）搜索。
了解所有这些数据可最大限度地提高用户获得最佳搜索体验的可能性。 全球数据量每两年翻一番，大数据已成为网络领域参与者的常态。所有这些统计数据都引出了一个问题：“这对我意味着什么？”什么引起了人们的重大担忧？组织、构建和语义整合数据的过程是搜索引擎梦寐以求的角色。
语义搜索帮助 Google 的方式之一是识别和取消低质量内容。诸如文章旋转和关键词填充之类的方法更容易被现代系统标记，例如潜在语义索引 (LSI)、潜在狄利克雷分配 (LDA) 和词频-逆文档频率 (TF-IDF) 加权方案，它们使用词频及其预定的加权关系来确定质量。
这意味着搜索引擎可以很好地了解哪些词语在统计上一起出现并形成语义关联，这可以用于打击垃圾邮件。 通过使用语义和基于实体的搜索，引擎可以更好地理解用户的需求。例如，下图展示了基于实体的搜索算法中的数据的简单示例。