语义搜索通过专注于用户查询的含义和上下文，而不是仅仅依赖关键词匹配，在提高视频检索系统的准确性和相关性方面发挥着关键作用。传统的视频搜索方法通常依赖于标题、标签或转录文本等元数据，这可能会遗漏那些未明确包含搜索词的内容。语义搜索通过分析查询背后的意图以及视频内容的概念关系来解决这个问题。例如，搜索“如何修理自行车轮胎”可能会返回带有“修补自行车穿刺”或“更换内胎”标签的视频，即使视频中未使用这些确切的短语。这种方法确保了搜索结果与用户实际所需内容一致，而不仅仅是与他们输入的文本匹配。
为了实现这一点，语义搜索系统使用自然语言处理（NLP）模型和机器学习技术，将查询和视频内容编码成捕捉其语义含义的数值表示（嵌入）。BERT 或 CLIP 等模型经过训练，能够理解视频中词语、短语甚至视觉元素的上下文。例如，一段视频展示某人在给轮胎打气并讨论“自行车维护”，通过共享的语义主题，该视频可以与关于“自行车轮的胎压”的查询相关联。这些嵌入存储在向量数据库中，从而能够快速比较用户查询与索引视频内容之间的相似性。开发人员通常会集成多模态方法，结合文本转录、视觉对象检测（例如，识别视频帧中的自行车）和音频分析，以构建对每个视频内容的更丰富理解。
语义搜索在视频检索中的实际应用在 YouTube 或教育数据库等平台中显而易见。例如，构建视频教程平台的开发人员可以使用语义搜索将“适合初学者的 Python 教程”与提及“编程入门”或“基本语法”的视频关联起来，即使视频中没有出现这些确切的术语。类似地，医疗培训门户可以将“膝关节手术程序”等查询与演示关节镜技术的视频相关联，而无需考虑术语差异。通过减少对严格关键词匹配的依赖，语义搜索提高了内容的可发现性，处理模糊查询（例如，区分编程语言“Java”和岛屿“Java”），并且能够扩展到大型视频库。对于开发人员而言，利用预训练模型和向量搜索库（例如 FAIR、Elasticsearch）可以简化向视频检索流程中添加语义功能。