自然语言处理 (NLP) 通过更好地理解用户意图、解释上下文并提供更相关的结果来改进搜索引擎。 传统的基于关键词的搜索引擎通常难以处理歧义、同义词或复杂查询。 诸如分词、词性标注和实体识别之类的 NLP 技术使搜索引擎能够更准确地解析查询。 例如，当用户搜索“apple watch price”时，NLP 通过分析周围的词语和用户历史记录来帮助区分“apple”是指科技公司还是水果。 这减少了对精确关键词匹配的依赖，即使查询措辞有所不同，也可以提高返回有用结果的机会。
另一个关键改进来自 NLP 模型（如 BERT 或基于 Transformer 的架构）支持的语义搜索功能。 这些模型分析单词之间的关系，以掌握查询背后的含义。 例如，搜索“如何修理漏水的洗手池”可以显示修理水龙头的教程，即使内容中没有出现“漏水的洗手池”这个确切短语。 嵌入（词语或短语的向量表示）使搜索引擎能够衡量查询和文档之间的语义相似性。 开发人员可以使用 TensorFlow 或 Hugging Face Transformers 等库来实现这些技术，集成预训练模型以增强相关性排序算法。 这种方法对于处理长尾查询或医疗保健或工程等专业领域中常见的技术术语特别有用。
NLP 还改进了搜索个性化和会话查询的处理。 通过分析用户行为、位置和过去交互，搜索引擎可以优先考虑针对个人需求量身定制的结果。 例如，搜索“Python lambda”的开发人员可能会看到有关 AWS Lambda 的结果（如果他们的历史记录包含云主题），而另一个用户可能会获得 Python 编程教程。 此外，NLP 支持多轮搜索体验，其中“显示更便宜的选项”之类的后续查询可以在上下文中被理解。 对话状态跟踪或会话感知排名模型等工具可帮助维护对话上下文，从而使搜索引擎的行为更像交互式助手。 这些进步依赖于将 NLP 与传统信息检索系统相结合，从而创建在速度和更深入的语言理解之间取得平衡的混合架构。