Die Bedeutung von semantischer Suche im Unternehmen

Die semantische Suche gewinnt stetig an Beliebtheit. Semantik wird bereits in gewissem Maße von zahlreichen und vielfältigen Suchmaschinen genutzt. Es gilt jedoch, schwierige Herausforderungen bei der Implementierung und Abfrageverarbeitung zu bewältigen; dennoch ist die Semantik unbestreitbar wichtig für die Entwicklung effektiver Suchwerkzeuge. Darüber hinaus hat sie eine verstärkte Bedeutung in der Enterprise Search, wo die Vereinheitlichung von Informationen aus unstrukturierten Daten erforderlich ist.

Was ist Semantik?

Durchsuchen Sie Dokumente im gesamten Unternehmen auf intuitive Weise. Erfahren Sie hier mehr.

Die Semantik ist die Lehre von der Bedeutung. Im abstrakten Sinne befasst sie sich mit dem Verhältnis zwischen Signifikanten und ihrer wörtlichen Denotation. Im konkreteren Sinne ist sie die Untersuchung von Bedeutung, die durch sprachliche Ausdrücke ausgedrückt wird. Dies gilt sowohl für natürliche als auch für künstliche Sprachen. Natürliche Sprache entsteht und entwickelt sich organisch beim Menschen. Sie bildet daher die Grundlage der menschlichen Kommunikation, nämlich des Sprechens und Schreibens. Künstliche Sprachen, wie Programmiersprachen, sind formale Sprachen, die mit spezifischen Einschränkungen konstruiert werden, die für die jeweilige Aufgabe gelten. Da sich Menschen über natürliche Sprache verständigen, hängt die Schnittstelle zwischen Mensch und Computer maßgeblich von der Fähigkeit ab, menschlichen Eingaben rechnerisch eine genaue Bedeutung zuzuordnen. Um jede Mensch-Computer-Schnittstelle auf höherer Ebene, wie etwa eine Suchmaschine, benutzerfreundlicher zu gestalten, sollte die Eingabe für den Nutzer natürlich wirken. Die Bedienbarkeit sollte der eines stillen Selbstgesprächs entsprechen, bei dem man sich eine Frage stellt, und nicht eine fachlich explizite Abfrage in einer schwer zu erlernenden Sprache erfordern. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist das Feld, das diese Interaktionen umfasst und Wissen aus Informatik, maschinellem Lernen und Linguistik einbringt. Die Weiterentwicklung im Bereich NLP, die verschiedene statistische Machine-Learning-Techniken nutzt, verfeinert kontinuierlich die Genauigkeit der aus natürlichen Spracheingaben ermittelten Bedeutungen.

Die Bedeutung der Semantik für die Suche

Bei einer einfachen Suche könnte ein Computer eine Liste von Entitäten durchgehen und nach jenen suchen, die dem Wort oder den Wörtern eines Suchbegriffs gleich oder äquivalent sind. Die zurückgegebenen Ergebnisse würden alle Entitäten in Ihrem Suchbereich auflisten, die exakt übereinstimmen, also genau diese Wörter in der Abfrage enthalten. Dies ist ein solider Anfang, doch es ist noch ein langer, langer Weg bis zur Optimalität. Diese Suche vermisst so viele Informationen: Informationen in Form von Kontext. Ist der Kontext der Suche bekannt, gibt es kein Problem mehr mit falsch geschriebenen Namen oder Begriffen; der Nutzer kann mit einer „Meinten Sie …?“-Abfrage angesprochen oder automatisch zur gewünschten Ergebnisliste weitergeleitet werden. Ebenso, ermöglicht die Semantik Ergebnisse, die als Synonyme und Varianten getaggt sind – „Bob“ und „Robert“, anstatt nur Ergebnisse für den einen oder anderen zu finden. Die Einbeziehung von Informationen wie geografischer Standort und aktuellen Trends kann dabei helfen, Benutzerpräferenzen vorherzusagen und kontextuell relevante Ergebnisse zu liefern. Wenn die Suche die Ontologie von Objekten, also das Verhältnis zwischen Entitäten, berücksichtigt, kann sie die Begriffe „Feuerwehrauto“ mit „rot“ und „Notdienste“ verknüpfen. Ein Ziel der Semantik- und NLP-Erkennung ist es, Fragen in natürlicher Sprache angemessen beantworten zu können, wie zum Beispiel: „Wann landet Flug BA915?“ Für Unternehmen ist die semantische Extraktion benannter Entitäten von größter Bedeutung, sodass Sätze wie „John Smith arbeitet in HR“ verarbeitet werden können, sodass bekannt ist, dass John Smith eine Person und HR eine Abteilung ist, in der er arbeitet. In der Eingabe von Wörtern, die die Suchanfrage bilden, ist eine Fülle an Informationen kodiert, die unerlässlich für die Rückgabe der Ergebnisse ist, die der Nutzer wünscht. Um sicherzustellen, dass das Suchergebnis relevant ist, muss zunächst die Semantik eingesetzt werden, um die Absicht zu identifizieren.

Semantik und unstrukturierte Daten

Eine der größten Herausforderungen des Enterprise Search im Zeitalter von Big Data ist der Umgang mit unstrukturierten Datentypen. Hier wird semantische Suche zu einer effektiven Methode, um relevante Ergebnisse zurückzuliefern. Das Taggen und Indizieren von Elementen basierend auf ihrer kontextuellen Bedeutung ist entscheidend für das Erzielen gewünschter Ergebnisse aus großen unstrukturierten Datensätzen. Wenn dem indexierten Daten Kontext entnommen werden kann, können Suchanfragen anschließend alle Dokumente zu Unternehmen X zurückliefern, das Produkt Y herstellt, ohne dass unzählige Einträge mit beliebigen Begriffen Y und Y durchsucht werden müssen. Die Entitätsextraktion aus Dokumenten und kontextsensitive Indexierung liefern mehr Informationen, auf deren Grundlage die Relevanz von Suchanfragen bestimmt werden kann. Semantik ermöglicht eine tiefgreifendere, zugleich gezieltere Suche durch das Erkunden der Zusammenhänge zwischen Daten. Bei größeren Datensätzen erfordert das Zurückliefern relevanter Ergebnisse, dass Analytik in die Suche integriert wird. Obwohl aktuelle Implementierungen alles andere als perfekt sind, gewinnt die semantische Suche zurecht an Bedeutung und Beliebtheit.