最近，谷歌和其他创新者一直在开发和试验自然语言处理技术，目标是将该技术应用于他们的搜索引擎。其成果被称为“语义搜索”。
语义搜索方法不仅可以使用词语，还可以使用概念和逻辑关系来改进传统的结果。
早期基于语义的搜索引擎大多高度依赖自然语言处理技术来解析和理解查询语句。Cycorp 是最早也是最受欢迎的搜索引擎之一。
Cyc 将全球最庞大的知识库与网络紧密结合。Cyc（其名称源自 en-cyc-lopedia）是一个庞大的、多语境的知识库。借助 Cyc Knowledge Server，网站可以添加常识性情报，并区分模糊概念的不同含义。
潜在语义索引作为一种语义学方法
大规模语义关联(LSI)是一种信息检索 电话号码收集 方法，它将现有内容组织成一种结构，该结构利用词语与文本对象之间的隐式高阶关联。生成的结构反映了数据中重要的关联模式。这使得检索能够基于现有 Web 文档的“潜在”语义内容，而不仅仅是基于关键字匹配。
LSI提供了一种可立即应用于现有Web文档的应用方法。在语义网络中，内容的含义可以得到更好的表达，歧义可以消除，逻辑联系可以建立。
语义搜索如何提高搜索准确性
简而言之，语义搜索的核心在于准确性。它关注查询的上下文（之前的搜索）、搜索意图、位置以及查询的变化，以提供相关且精确的搜索结果。
语义搜索实际上是指搜索引擎在您输入查询时判断您的意图，然后返回与您在查询框中输入的条目或词语不一定匹配的搜索结果的能力。请参阅 一切都取决于工作流程以及团队中谁可以访问哪些内容 此处的示例。
理解网页内容的能力是语义网搜索的主要特征。
然而，由于语义网络规模庞大，大多数基于语义网络的搜索引擎都面临性能问题。为了使语义网搜索能够有效地找到响应式结果，系统必须包含大量相关信息。同时，庞大的网络也给处理通往合适解决方案的众多可能路径带来了困难。
Google 搜索结果中的语义搜索是什么样的
对于希望在提升网站搜索引擎排名方面领先于谷歌的搜索引擎优化专家来说，语义SEO是一个新兴领域。目前，“语义SEO”在SEO社区中被很大一部分人误解。一旦理解了语义SEO，为您的网站（以及您的客户）正确应用语义SEO策略，就能在提升 巴西商业名录 页面表现方面获得巨大回报，并为包含替代词义的搜索引擎查询带来更多（合格的）网站流量。
一个突出的替代词义示例是在谷歌搜索“turkey cutting”（切火鸡）。如果你进行这项搜索，你会发现所有在谷歌搜索结果首页的网站都与“ carving turkeys”（切火鸡）有关，而不是“cutting them”（切割火鸡）。
Google 以独特的方式将“语义”（即同义词或替代词义）应用于其搜索结果。传统上，内容语义索引的使用借鉴了大规模语义索引 (LSI) 的应用，LSI 利用本体或同义词库为词语提供替代含义。同义词库或本体包含目标词语的具体替代含义。