可解释语义搜索技术旨在通过将特定结果链接到查询意图或数据模式，来明确系统返回特定结果的原因。 三种新兴方法包括基于注意力机制的模型可解释性、知识图谱集成和混合神经-符号系统。 这些方法帮助开发人员追踪语义关系是如何识别的，从而提高搜索应用程序的信任度和调试能力。
一种技术是利用基于 Transformer 的模型（如 BERT 或 T5）中的注意力机制。 这些模型在处理过程中将权重分配给输入标记（单词或短语），表明模型“关注”查询或文档的哪些部分。 开发人员可以可视化这些注意力模式，以了解为什么某些匹配项会被优先考虑。 例如，搜索“气候变化对农业的影响”可能会显示匹配文档中“作物产量”和“气温上升”的高注意力权重。 Hugging Face 的 transformers 库等工具允许提取注意力矩阵，使团队能够构建突出显示影响结果的关键术语的界面。 这种方法弥合了黑盒神经模型和可操作见解之间的差距。
另一种方法是将知识图谱 (KG) 集成到结构化关系中，以构建语义搜索的基础。 KG 显式定义了实体之间的连接（例如，“爱因斯坦 → 工作于 → 普林斯顿”），允许系统通过这些预定义的链接解释结果。 例如，查询“与诺贝尔奖机构相关的科学家”可能会检索通过 KG 路径连接的实体，例如“研究人员 → 受雇于 → 大学 → 拥有奖项 → 诺贝尔奖”。 Apache Jena 或 Neo4j 等框架使开发人员能够将基于向量的语义相似度与图遍历相结合。 返回结果时，系统可以显示使用的 KG 路径，从而使推理过程透明。 这在医疗保健或金融等可追溯性至关重要的领域尤其有用。
第三种方法是将神经嵌入与符号规则相结合，创建混合系统。 例如，搜索系统可以使用神经模型为文档生成嵌入，但在排序之前应用基于规则的过滤器（例如，日期范围、用户权限）。 然后，开发人员可以将解释分为两部分：神经模型的语义相似度得分和应用的业务规则。 微软的 Azure 认知搜索通过允许开发人员在传统关键字过滤器上分层语义排序来使用这种策略。 另一个例子是使用预定义的分类法对结果进行分类以及向量相似度——想象一下产品搜索，其中结果按“价格范围”（符号）和“描述相似度”（神经）分组。 这种混合方法平衡了灵活性和可解释性，因为每个组件的角色都是明确定义且可检查的。