A pesquisa semântica é uma técnica de pesquisa habilitada por IA que usa contexto e intenção para entender uma consulta em vez de depender de palavras-chave para fornecer uma resposta.

Os algoritmos de pesquisa semântica são usados por outros ramos da e técnicas de IA, como processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de entidade nomeada (NER), gráficos de conhecimento e agrupamento semântico para executar tarefas de pesquisa. O NLP e o aprendizado de máquina (ML) ajudam na extração de palavras-chave e sua categorização em grupos semânticos. Essa classificação semântica ajuda os algoritmos de pesquisa semântica a entender a intenção da pesquisa e ir além das correspondências lexicais exatas.

Ao contrário das pesquisas tradicionais, que dependem de campos de cadeias de caracteres ou correspondências de palavras-chave, a pesquisa semântica emprega várias tarefas, como marcação de parte da fala (POS), correção de erros, sinônimos, mapeamento de tópicos e aspectos e outros para analisar textos. Isso permite apresentar resultados altamente precisos com base nos detalhes mais relevantes de várias fontes.

Quando aplicada à análise de sentimento, ela exclui dados irrelevantes enquanto identifica e coleta pontos de dados que não são uma correspondência lexical exata, mas que correspondem à intenção.

Esse é um requisito fundamental na análise de sentimento, para analisar conteúdo livre e não estruturado, como comentários, posts, análises e respostas abertas em pesquisas em redes sociais. Quanto mais robusto for o agrupamento semântico, mais precisos serão os resultados sobre o sentimento de dados.