La búsqueda semántica es una técnica de búsqueda basada en IA que utiliza el contexto y la intención para comprender una consulta, en lugar de depender de palabras clave para proporcionar una respuesta.

Otras ramas y técnicas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de entidades nombradas (NER, por sus siglas en inglés), los gráficos de conocimiento y la agrupación semántica para realizar tareas de búsqueda, usan los algoritmos de búsqueda semántica. El PLN y el aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) ayudan con la extracción de palabras clave y las clasifican en grupos semánticos. Esta clasificación semántica facilita los algoritmos de búsqueda semántica para comprender la intención de búsqueda e ir más allá de las coincidencias léxicas exactas.

A diferencia de las búsquedas tradicionales que dependen de campos de cadena de caracteres o coincidencias de palabras clave, la búsqueda semántica emplea varias tareas, como el etiquetado de las categorías gramaticales (POS, por sus siglas en inglés), la corrección de errores, los sinónimos, el mapeo de temas y aspectos, y otros para analizar el texto. Esto permite presentar resultados muy precisos basados en los detalles más relevantes de varias fuentes.

Cuando se aplica en el análisis del sentimiento, excluye datos irrelevantes al identificar y recopilar puntos de datos que no sean una coincidencia léxica exacta, pero que coincidan con la intención.

Este es un requisito clave en el análisis del sentimiento para analizar contenido libre y no estructurado, como comentarios en redes sociales, publicaciones, reseñas y respuestas abiertas en encuestas. Cuanto más sólida sea la agrupación semántica, más precisos serán los resultados para el sentimiento de los datos.