Recherche sémantique : comment un réseau de neurones cherche sans mots-clés

La recherche sémantique par réseau de neurones est une nouvelle approche qui remplace la recherche par mots-clés : au lieu de chercher des correspondances exactes de mots, le système cherche par le sens.

Un réseau de neurones peut-il trouver une information par son sens

quand les mots ne correspondent pas ? Oui. Par exemple, la base contient la recette « Les œufs sont battus avec du lait à vitesse pendant 3 minutes », et le réseau de neurones la trouvera avec la requête « comment mélanger des œufs avec du lait » grâce à la recherche sémantique par embeddings, qui comprend le sens au lieu de s'appuyer sur des correspondances exactes de mots.

Comment un réseau de neurones trouve-t-il une information quand

l'utilisateur cherche autrement ? Le système comprend le sens de la requête au lieu de chercher des mots exacts. Si un document indique 'les œufs sont battus avec du lait à vitesse pendant 3 minutes' et que l'utilisateur cherche 'comment mélanger des œufs avec du lait', le réseau de neurones trouvera quand même le résultat, car il reconnaît que les deux textes ont le même sens.