डेटा प्रोसेसिंग और पुनर्प्राप्ति के लिए शब्दार्थ तंत्र खोज भाषाविज्ञान के क्षेत्र में कई वर्षों के शोध कार्य का परिणाम है। यह सब इस तथ्य से शुरू हुआ कि खोज क्वेरी के लिए डेटा के पत्राचार का मूल्यांकन करने के लिए प्रासंगिक मॉडल ने समानार्थी, समानार्थी और अस्पष्ट शब्दों को खोजने के कार्यों का सामना करना शुरू कर दिया।
व्यापक प्रासंगिकता के विपरीत, सिमेंटिक खोज का तंत्र, उपयोगकर्ता अनुरोधों के अर्थ को समझने में सक्षम है और सीधे खोज पृष्ठ पर जटिल प्रश्नों के उत्तर प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, "दुनिया के 10 सबसे अमीर लोग" क्वेरी केवल अरबपतियों की सूची प्रदर्शित करेगी। विशेषज्ञ डाटा प्रोसेसिंग तकनीक में इस बदलाव को क्रांतिकारी मानते हैं। लेकिन, दूसरी ओर, तकनीक पर अभी तक काम नहीं किया गया है, मौजूदा परियोजनाएं कुछ नम हैं, इसलिए एल्गोरिदम पर्याप्त रूप से कार्य नहीं करते हैं।
सिमेंटिक सर्च इंजन वेब संसाधनों के मालिकों और नेटवर्क उपयोगकर्ताओं को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करेगा। नई तकनीक की ख़ासियत को देखते हुए, किसी खोज क्वेरी का उत्तर प्राप्त करने के लिए साइटों के लिंक का अनुसरण करना आवश्यक नहीं होगा। जाहिर है, इस तरह के बदलाव वेबसाइट मालिकों और एसईओ विशेषज्ञों को खुश नहीं करेंगे। इसके अलावा, साइटों पर खोज ट्रैफ़िक का हिस्सा गंभीर रूप से कम हो जाएगा, और यह सब लाखों साइटों को प्रभावित करेगा।
इंटरनेट पर जानकारी की तलाश करने वाले उपयोगकर्ता के लिए, शब्दार्थ खोज तंत्र सामान्य प्रासंगिक की तुलना में अधिक सुविधाजनक हो सकता है। हालांकि, शब्दार्थ खोज की क्षमताओं का उपयोग करने के लिए, आपको खोज बार में जटिल प्रश्न दर्ज करने होंगे। उदाहरण के लिए: "2005 और 2006 में विश्व मुक्केबाजी चैंपियन कौन था"। यदि आप खोज बार में एक साधारण वाक्यांश दर्ज करते हैं, तो शब्दार्थ खोज उसी तरह काम करेगी जैसे प्रासंगिक।
वर्तमान में, इंटरनेट व्यवसाय शार्क ने कई अर्थपूर्ण खोज इंजन विकसित और लॉन्च किए हैं। यह फ्रीबेस सिमेंटिक डेटाबेस, पॉवरसेट विषयगत संरचित सूचना डेटाबेस, Yahoo! का नया SearchMonkey सिस्टम है। और हाकिया। निस्संदेह मार्केट लीडर Google है।
प्रारंभ में, शब्दार्थ खोज को भविष्य की एक तकनीक के रूप में विकसित किया गया था, यह उम्मीद करते हुए कि खोज प्रश्नों के उत्तर Google के नेता की तुलना में बेहतर गुणवत्ता वाले होंगे। लेकिन यह पता चला कि यह तंत्र केवल जटिल और तार्किक प्रश्नों के प्रसंस्करण की समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है। मौजूदा प्रणालियों का और विकास इंटरफेस में सुधार और नए लक्ष्यों को प्राप्त करने के क्षेत्र में है।
