セマンティック検索は、語の文字の一致ではなく、質問と文書の意味の近さをもとに結果を探す検索の方法です。文章を埋め込みに変えて近さを比べるベクトル検索が、その実現の方法として使われます。
2019年の論文 Sentence-BERT は、文の単位の埋め込みを作り、コサイン類似度で比べる方法を示しました。論文は、1万文の中から最も似た文の組を探す計算が、BERT では約 65時間かかるのに対し、この方法では約 5秒になると報告しています。
製品によって、言葉の指す範囲が違います。たとえば Azure AI Search の「セマンティック ランカー」は、キーワード検索などで得た最初の結果を、深層学習のモデルで並べ直す機能（リランキング）を指します。
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- せまんてぃっくけんさく
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- Semantic search
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