语义搜索：Google的人类知识图谱

语义搜索：Google的人类知识图谱

依据华尔街日报的报道，Google试图推出语义搜索以进一步增强其核心搜索业务。借助语义搜索，Google可以了解用户的查询词的真实含义，接着在搜索结果页顶端呈现符合语境的答案。简单来说，语义搜索试图预测出用户的真实意图，从而提供最符合用户预期的结果。

语义搜索和Google传统的搜索系统有很大不同。Google的传统搜索主要依据网站中是否存在关键词、有多少其他网站链向这个网站，以及其他各种因素来决定呈现什么结果。Google其实并不知道搜索词的含义。比如当你在Google中搜索“中国最大的城市”，Google给你呈现的是一页包含这些关键词的链接，Google并不知道这个问题的真正含义。相反，Google语义搜索能直接给出这个问题的答案，而不是一页相关的链接。

在Google搜索高管Amit Singhal看来，未来的搜索将会超越搜索词本身，进入由各种实体（entities）、实体的属性和实体的相互关系所组成的世界。而Google正在努力理解实体是什么，它们之间是如何交互的，而用户又是如何理解这些实体的。如果说传统搜索像一本书的索引，那么语义搜索则是一个整体的知识库。而Google现在所建造的就是一个人类的知识图谱。

实际上语义搜索并不是Google的最新项目，早在2010年，Google已经将语义结果加入到他们的实验搜索项目Google Squared。Google Squared并不寻找与你话题有关的网页，它会在互联网上获取和组织与话题有关的事实。同样也是在2010年，Google收购了Freebase。这个基于社区的知识库将1200万个实体加入索引，包含电影、书籍、公司和名人等等。同时，Google搜索现在已经有了一些语义搜索的雏形。当你在搜索框键入“Monet”时，搜索结果页底端将会出现“Artwork Searches for Claude Monet”一栏。也就是说Google已经明白Monet是一个画家，而画家最重要的就是自己的画作。