1樓：wxs900
provenance system，persistent identification和file management system
2樓：Grand Lee
1 自然語言處理和資訊提取技術將網際網路上非結構化資料轉化為結構化資料2 以實體和事件為中心進行跨文字的資訊聚合3 資訊網路建立和查詢視覺化
這是我們目前的工作跨越文字進行知識捜索
3樓：吳凱
理想的、完美的語義搜尋，與現有的搜尋形態相比，就是全自動和半自動的差別，發展到極致，比如科幻片中的人機對話，還是很令人嚮往的。
如果說「未來」的話，肯定是方向之一，當然這個未來可能很長。
在這個過程中，針對主流需求，通過簡單的模式匹配，創造介於兩者之間的體驗，將日益流行，尤其在垂直搜尋中。試一下下面兩個例子，你就明白了 :)
4樓：呂濤
語義搜尋難點在於應用的多樣性以及對語義的定義。對於不用的應用，語義的定義是不一樣的。語義的相關性可以通過關鍵字來度量，可以通過時間的接近程度來衡量還可以通過空間的接近性來衡量。
比如"紅燒肉怎麼做?" "如何做紅燒肉" "紅燒肉的做法"，這種就屬於關鍵字來衡量，用潛在語義索引（LSI）技術就可以實現，LSI技術可以識別近義詞，盡量避免一詞多義和近義詞對搜尋結果帶來的影響。而衡量檔案系統中檔案之間的語義相關性，可以通過檔名的關鍵字，可以通過文字內容的關鍵字，可以通過使用者給檔案打的標籤中的關鍵字，但是上述關鍵字度量開銷都比較大，當前探索中的一種方法是通過檔案的元資料，包括檔案屬性和檔案的provenance，比如檔案的訪問時間，儲存位置，檔案大小，檔案之間的provenance關係等等。
當前基於語義的查詢，相關研究比較多，但是並沒有一種「one fits all」的解決方案，主要還是和具體應用和實現目標有關。
5樓：王海雷
語義搜尋，應該是搜尋領域的乙個中間產品，其存在的價值在於，搜尋引擎公司如何從中發掘最適合使用者的產品。換言之，這是個使用者調研階段……
6樓：
我覺得其核心價值在於給使用者帶來更人性化的搜尋體驗，從而更全面的占領市場。是未來的乙個大方向，但也是乙個很漫長的過程，因為涉及使用者隱私等多方面的問題。希望搜尋之路越走越好
最好用的 桌面搜尋工具（或 硬碟搜尋） 是什麼？
陶冶 前方高能！2019年終於出了個這個工具了 而且還支援中文，它叫Anytxt Searcher，我一直在用，也在極力推薦 因為我希望作者繼續更新下去 下面是我的搜素截圖。你可以試試，支援Office系列格式，還有PDF。一般都是1秒內出結果。 sscs 如何高效地使用搜尋引擎？知乎 這個軟體還提...
被別人人肉搜尋是什麼感覺？
匿了。我被人人肉過，並且被人在背後說壞話，到現在為止已經4年多了，快5年了。從一開始的完全接受不了，到現在已經有點習慣了。不知道為什麼非常想答你這個帖子，可能是想幫助一下跟我有過同樣遭遇的人吧。其實我想說任何乙個可能稍微優秀一點的女人，可能都會被同性八卦過，這點是我後來後知後覺的在跟其他女孩的交往中...
谷歌是如何判斷搜尋語言的？
gongaike 在拼音中就是公開課英語或者拉丁語中這個字母組合不常見或者沒有就算我們掛VPN 也是固定的幾個國家的IP 當你搜尋內容後面加上中文那麼搜出的就沒有英文了 shuhari 雖然沒有證據，但猜想這與客戶端語言和IP位址應該沒什麼關係，而是谷歌的演算法包括了關鍵字之間的等效性 或者關聯性的...