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语义模型
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语义模型指的是一类 AI 系统，它让搜索引擎按含义和概念来处理字词，而不只是按字面匹配[1]。也就是说，引擎判断相关性时，关注的是查询和网页在讲什么。
语义的角色
早期的方式更接近字词比对。网页里出现了查询中的词，就有机会被当作相关。
这种方式有两处明显的不足。同一个意思可以有很多种说法，同一个词也可以指向不同的概念。所以只看字面，就会漏掉本该匹配的网页，也会误判另一些网页。
语义模型承担的就是这一步。它把查询和网页都看成一组概念的表示，再拿这些表示相互匹配[1]。
理解查询的系统
Google 用多个 AI 系统共同完成这件事，各自负责不同的环节[2]。
| 系统 | 作用 | 补充 |
|---|---|---|
| RankBrain | 较早的一个，帮助系统理解查询里的字词与现实世界概念之间的关系[1] | 即使网页没有用到查询里的原词，也可能因为概念相关而被找出来[1] |
| 神经匹配 | 看的是更宽的一层，面对整个查询和整个网页所代表的概念，而不是单个字词[2] | 因此它能覆盖到更多原本匹配不到的网页[2] |
| BERT | 关注字词在句子里的组合，字词搭配的顺序不同，含义就可能不同[1] | 到今天，它已经用在了全部查询上[2] |
| MUM | 较新的一个，能够理解和生成语言，训练时跨过了很多种语言和多种任务[1] | 目前不用于一般排名，只出现在少数特定用途里[1] |
理解的层次
系统看内容时，粒度并不只有一种。
整页是一个层次，段落是更细的一个层次。段落排名就是用来识别网页的各个部分或段落，从而更好地判断网页与查询的相关程度[1]。
需要更细的层次，原因在于一个网页往往覆盖好几个话题。用户关心的可能只是其中一段。按段落来判断，匹配就能更准一些。
与关键词的关系
有人会以为，有了语义模型，关键词就不再重要。这个说法并不准确。
Google 仍然建议在页面上使用相关的词[3]。真正改变的地方在于，一个页面可以同时面向多个意思相近的词[3]。也就是说，关键词仍然是线索，只是不再是唯一的依据。
附录
参见
参考资料
官方（境外）
- 《Google 搜索排名系统指南》，Google 搜索中心。
第三方
- 《How Google Search Understands Human Language》，Search Engine Journal。
- 《Semantic SEO: What It Is and Why It Matters》，Backlinko。
外部链接
无。