La ricerca semantica è una tecnica di ricerca basata sull'intelligenza artificiale che utilizza il contesto e l'intento per comprendere una query anziché fare affidamento sulle parole chiave per fornire una risposta.

Gli algoritmi di ricerca semantica sono utilizzati da altre branche e tecniche dell'IA, come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento delle entità nominate (NER), i grafici di conoscenza e il clustering semantico per eseguire le attività di ricerca. La NLP e l'apprendimento automatico (Machine Learning, ML) aiutano a estrarre le parole chiave e a classificarle in cluster semantici. Questa classificazione consente agli algoritmi di ricerca semantica di comprendere più facilmente l'intento di ricerca e di spingersi oltre le corrispondenze lessicali esatte.

A differenza delle ricerche tradizionali, che dipendono da campi stringa o da corrispondenze di parole chiave, la ricerca semantica utilizza diversi metodi, come il part-of-speech (POS) tagging, la correzione degli errori, i sinonimi, la mappatura degli argomenti e degli aspetti e altri ancora, per analizzare il testo. Ciò consente di presentare risultati estremamente precisi sulla base dei dettagli più rilevanti provenienti da diverse fonti.

Quando viene applicata all'analisi del sentiment, esclude i dati irrilevanti identificando e raccogliendo i dati che non hanno una corrispondenza lessicale esatta ma che corrispondono nell'intento.

Si tratta di un requisito fondamentale nell'analisi del sentiment per analizzare contenuti liberi e non strutturati, come i commenti sui social media, i post, le recensioni e le risposte aperte nei sondaggi. Quanto più robusto è il clustering semantico, tanto più accurati saranno i risultati sul sentiment dei dati.