LSI 关注基于频率和共现的词语关系

[nusaiba128]

例如，如果用户搜索“如何更换汽车轮胎”，NLP 可以让搜索引擎理解动作（更换）和对象（汽车轮胎），并提供解释如何执行任务的结果，而不仅仅是带有关键字“更换”和“汽车轮胎”的页面。

NLP 和 LSI 之间的区别
自然语言处理和潜在语义索引之间存在一些主要区别：

，而NLP 理解这些词语背后的意图和含义
LSI 仅限于分析术语之间的关系，而NLP 则使用 BERT 等机器学 亚美尼亚电话数据 习模型来掌握短语和整个查询的深层含义
NLP 和语义搜索优先考虑用户意图，旨在根据用户实际寻找的内容提供结果，而 LSI 仅限于分析跨文档的词语使用模式。
NLP 处理语言变化和歧义的能力比 LSI 好得多，这意味着它可以提供更准确、更相关的结果
包括 Google 在内的搜索引擎都依赖 NLP 来提高搜索结果的相关性。NLP 会分析查询背后的上下文，分解用户语言并识别意图。这使得搜索引擎能够更轻松地提供更准确地回答查询的结果，无论查询如何表述。

例如，当您搜索“最适合扁平足的跑鞋”时，NLP 会将其解释为用户想要推荐适合其特定情况的跑鞋。相比之下，LSI 只会将“跑鞋”和“扁平足”这两个词识别为相关词，但无法完全理解用户正在寻找基于特定需求的产品推荐。

简而言之，虽然 LSI 帮助早期的搜索引擎找到相关术语，但 NLP 通过理解查询中的单词和含义，为现代搜索引擎提供更多上下文驱动的相关结果。