Cependant, la liste des résultats contient des résultats mitigés pour différents termes ayant des significations différentes, qui utilisent tous le mot "Tau".
Par exemple, le mot "rosée" représente une lettre grecque, les précipitations du matin, une corde solide ainsi qu'une constante de temps.
Le chercheur n'a d'autre choix que de rechercher manuellement dans cette liste de résultats inutilement longue et hétéroclite les résultats qui le concernent ou de préciser sa demande de recherche en ajoutant d'autres termes et de lancer une nouvelle recherche. Voici donc, à travers ce
tutos medias, un nouveau mode de recherche sémantique "maison" :
Cherchez sémantiquement et vous trouverez
Ces résultats de recherche imprécis et désordonnés sont dus au fait que Google ne classe pas les résultats en fonction des significations individuelles des termes ayant la même désignation (homonymes) lors de l'affichage des résultats.
La recherche sur Google du nom et d'autres détails concernant l'épouse de Bill Gates à l'aide du mot clé "épouse de Bill Gates" fournit toutefois immédiatement les informations souhaitées.
Google affiche toujours le nom "Melinda Gates", l'année du mariage et une photo de la personne recherchée au-dessus de la liste des résultats.
En plus de cette réponse directe, de brèves informations tirées de Wikipedia sur la personne recherchée sont affichées dans un encadré.
D'autres exemples de requêtes de recherche pour lesquelles Google peut fournir une réponse directe sont "100 GBP en euros", "Météo Stuttgart" ou "Heure à Pékin".
Pour répondre aux questions directes et améliorer les résultats de recherche, Google et d'autres moteurs de recherche sémantique utilisent des connaissances de fond.
Ces connaissances proviennent de bases de données internes ou de sources de données externes telles que des données ouvertes liées ou des ontologies librement accessibles.
Une étude gratuite fait la lumière sur les moteurs de recherche sémantique et fournit une aide à l'auto-assistance
On a examiné de plus près la structure et la fonctionnalité des moteurs de recherche sémantique et préparé les principales conclusions dans l'étude "Semantic Search Systems for the Internet".
Dans l'étude, on explique les différentes fonctions et méthodes qui peuvent être utilisées pour mettre en œuvre vos propres moteurs de recherche et on décrive les différentes étapes du processus, depuis l'acquisition et la préparation des données jusqu'au processus de recherche proprement dit.
En utilisant un modèle de composants, les lecteurs peuvent comprendre comment les systèmes actuels sont structurés.
Lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre ses propres projets avec peu d'efforts, les logiciels libres entrent en jeu : On a examiné quels outils logiciels librement disponibles vous pouvez utiliser pour mettre en œuvre vous-même certaines fonctionnalités.
La liste des moteurs de recherche sémantique sur le marché aujourd'hui, qui est incluse dans l'étude, montre la diversité de ce qui est disponible.
Les systèmes que nous présentons sont tous librement utilisables sur Internet sous la forme d'un service en ligne, afin que les lecteurs puissent tester la qualité de ces services.
L'étude donne aux lecteurs un aperçu des fondements théoriques des systèmes sémantiques.
Des exemples pour la conception et la construction de ses propres moteurs de recherche et la description des composants disponibles gratuitement aident à développer ses propres projets.