随着搜索技术的发展，

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2019 年，谷歌代表 John Mueller 证实LSI 关键词在谷歌算法中并不存在。他澄清说，虽然使用相关术语的想法很有价值，但这并不是因为谷歌使用 LSI。

尤其是机器学习和自然语言处理 (NLP)的发展，谷歌等搜索引擎已经不再使用 LSI，而是采用更先进的方法来分析用户意图和查询背后的含义。

话虽如此，Google 非常重视语义。如今的搜索引擎依靠更先进的 电报数据库 方法来确定内容的语义相关性。

搜索引擎不使用 LSI，而是使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习模型，如 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）。这些模型可帮助搜索引擎理解搜索查询背后的上下文、概念之间的关系以及用户意图。

什么是自然语言处理？
虽然潜在语义索引侧重于查找术语之间的关系，但自然语言处理可帮助机器理解、解释和生成人类语言。NLP在现代搜索引擎中至关重要，使它们能够掌握用户输入的单词以及其背后的意图和上下文。通过解析语言细微差别、解决歧义并更准确地解释用户意图，NLP 可增强整体搜索体验。

自然语言处理 比 LSI 更进一步。NLP 不仅分析单词一起出现的频率，还理解语法、语义和上下文。借助 NLP，搜索引擎可以：

解释用户意图： NLP 可帮助搜索引擎了解用户真正需要什么，即使他们使用的词语含糊不清或不常见
解决语言歧义： NLP 根据周围的词语和上下文，对“银行”（金融机构）和“银行”（河岸）等词语做出不同的解释
掌握句子的完整含义 ：即使查询没有使用索引内容中的精确关键字，NLP 也可以辨别句子的完整上下文