La recherche sémantique est une technique de recherche basée sur l'IA qui exploite le contexte et l'intention pour comprendre une requête plutôt que de s'appuyer sur des mots-clés pour fournir une réponse.

Les algorithmes de recherche sémantique sont utilisés dans d'autres disciplines et techniques d'IA comme le traitement automatique du langage naturel (TALN), la reconnaissance des entités nommées, les graphes de connaissances et le partitionnement sémantique pour effectuer des tâches de recherche. Le TALN et l'apprentissage automatique permettent l'extraction de mots-clés qu'ils classent ensuite en partitions sémantiques. Cette classification sémantique permet aux algorithmes de recherche sémantique de comprendre l'intention de la recherche et d'aller au-delà des correspondances lexicales exactes.

Contrairement aux recherches traditionnelles qui dépendent des champs de chaînes ou des correspondances de mots-clés, la recherche sémantique utilise plusieurs techniques telles que l'étiquetage morpho-syntaxique (ou POS pour part-of-speech tagging en anglais), la correction des erreurs, les synonymes, la cartographie des sujets et des aspects et d'autres éléments pour analyser le texte. Cela lui permet de présenter des résultats très précis basés sur les détails les plus pertinents issus de plusieurs sources.

Lorsqu'elle est appliquée dans l'analyse des sentiments, la recherche sémantique exclut les données non pertinentes tout en identifiant et en collectant des points de données qui ne sont pas une correspondance lexicale exacte, mais une intention de correspondance.

Il s'agit d'un point fondamental de l'analyse des sentiments qui permet d'analyser les contenus libres et non structurés comme les commentaires sur les réseaux sociaux, les publications, les avis et les réponses ouvertes dans les sondages. Plus le partitionnement sémantique est important, plus les résultats sont précis en ce qui concerne le sentiment des données.