Die semantische Suche ist eine KI-gestützte Suchtechnik, die den Kontext und die Absicht verwendet, um eine Anfrage zu verstehen, anstatt sich auf Schlüsselwörter zu verlassen, um eine Antwort zu geben.

Semantische Suchalgorithmen werden von anderen KI-Branchen und -Techniken wie Natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Named-Entitätserkennung (NER), Knowledge Graph und semantische Cluster-Bildung verwendet, um Suchaufgaben durchzuführen. NLP und Maschinelles Lernen (ML) helfen bei der Keyword-Extraktion und kategorisieren sie in semantische Cluster. Diese semantische Klassifizierung erleichtert semantischen Suchalgorithmen, die Suchabsicht zu verstehen und über exakte lexikalische Treffer hinauszugehen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchvorgängen, die auf String-Feldern oder Schlüsselwortübereinstimmungen beruhen, werden bei der semantischen Suche verschiedene Aufgaben wie Part-of-Speech-Tagging (POS), Fehlerkorrektur, Synonyme, Themen- und Aspekt-Mapping und andere zur Analyse von Texten eingesetzt. Dies ermöglicht es, hochpräzise Ergebnisse basierend auf den relevantesten Details aus mehreren Quellen zu präsentieren.

Bei der Anwendung in der Stimmungsanalysewerden irrelevante Daten ausgeschlossen, während Datenpunkte identifiziert und gesammelt werden, die keine exakte lexikalische Übereinstimmung aufweisen, aber der Absicht entsprechen.

Dies ist eine wichtige Voraussetzung für die Stimmungsanalyse, um freie, unstrukturierte Inhalte wie Kommentare in sozialen Medien, Beiträge, Bewertungen und offene Antworten in Umfragen zu analysieren. Je robuster das semantische Clustering ist, desto genauer sind die Ergebnisse für die Datenstimmung.