自然语言搜索 (NLS) 是一种使用日常人类语言而非正式语法或关键字来查询数据或信息的方法。与需要特定命令、操作符或严格结构的传统搜索系统不同，NLS 解释用户短语背后的意图和上下文，以返回相关结果。例如，用户不必在数据库中输入“价格 < 500 且 品牌 = ‘X’ 且 分类 = ‘笔记本电脑’”，而是可以问：“品牌 X 的哪些笔记本电脑价格低于 500 美元？” 系统解析自然语言输入，识别关键实体（品牌、价格范围、产品类型），并将其映射到结构化数据以生成结果。这种方法降低了用户的学习曲线，并允许与系统进行更灵活的交互。
在底层，NLS 依赖于自然语言处理 (NLP) 技术来分解查询。首先，系统对输入进行分词（将文本分割成单词或短语），并应用词性标注来识别名词、动词和修饰语。接下来，命名实体识别 (NER) 检测特定元素，如产品名称、日期或数值。例如，在查询“查找 John 上周发送的邮件”中，“John”和“上周”将被识别为人名和日期范围。然后，语义分析确定这些实体之间的关系——在这里，是按发件人和时间过滤邮件。现代实现通常使用机器学习模型，如 Transformer（例如 BERT），以更好地理解上下文，特别是对于模棱两可的术语。例如，查询中的“Apple”可能指公司或水果，但上下文线索（例如，“最新型号”对比“营养成分”）有助于解决这个问题。
开发者可以使用 spaCy 等库处理 NLP 任务，或使用 Google Natural Language API 等云 API 将 NLS 集成到应用程序中。一个实际例子是客户支持聊天机器人：机器人不强迫用户选择预定义类别，而是接受“如何重置我的密码？”之类的提问，并将其映射到相关的帮助文章。另一个用例是电子商务搜索，例如“适合扁平足的舒适跑鞋”这样的查询结合了意图（跑鞋）、特征（舒适）和用户特定需求（扁平足）。挑战包括处理拼写错误、地区方言或模糊术语（“好的平价手机”）。为解决此问题，系统通常使用同义词映射（例如，“cellphone”=“mobile phone”）或请求用户澄清。虽然 NLS 提升了用户体验，但它需要强大的后端处理来平衡准确性和灵活性，这使得它成为开发者构建直观界面的宝贵工具。
