Với các truy vấn đơn giản, công cụ tìm kiếm thường dễ dàng tìm ra nội dung phù hợp chỉ bằng cách đối chiếu từ khóa. Ví dụ, khi bạn tìm kiếm “giày thể thao màu trắng,” hệ thống sẽ hiển thị các sản phẩm có từ “giày thể thao” trong tiêu đề hoặc mô tả, và màu trắng trong thuộc tính. Nếu bổ sung các từ đồng nghĩa như “màu ngà” hoặc “màu kem,” bạn có thể tìm được nhiều lựa chọn hơn (Hình 1). Nhưng khi truy vấn trở nên phức tạp hơn, bạn phải tự thêm các từ đồng nghĩa, và kết quả có thể bao gồm cả các loại giày khác như giày chạy bộ hoặc giày sneaker. 

Hình 1. Nếu bổ sung các từ đồng nghĩa như “màu ngà” hoặc “màu kem,” bạn có thể tìm được nhiều lựa chọn hơn

Đây chính là lúc tìm kiếm ngữ nghĩa phát huy tác dụng. Tìm kiếm ngữ nghĩa cố gắng áp dụng ý định của người dùng và ý nghĩa (hay ngữ nghĩa) của từ ngữ để tìm ra nội dung chính xác. Kỹ thuật này vượt ra ngoài việc khớp từ khóa đơn thuần bằng cách sử dụng thông tin không trực tiếp hiện diện trong văn bản, nhưng lại gắn bó chặt chẽ với những gì người tìm kiếm muốn. 

Chẳng hạn, việc tìm kiếm từ “túi laptop” hoặc thậm chí “túi cho máy tính xách tay” có thể không khó với tìm kiếm từ khóa, nhưng các truy vấn như “đồ dùng để mang máy tính khi đi học” hoặc “làm sao để bảo vệ laptop khi di chuyển?” sẽ được xử lý tốt hơn nhiều bởi tìm kiếm ngữ nghĩa (Hình 2).

Hình 2. Nhiều mô tả ngữ nghĩa ám chỉ cùng một đối tượng

1. Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search) là gì? 

Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search) là một phương pháp nâng cao nhằm cải thiện độ chính xác trong việc truy xuất thông tin bằng cách hiểu ý định của người dùng (User Intent) và ý nghĩa ngữ cảnh (Context) của các từ ngữ trong truy vấn. Thay vì chỉ dựa vào sự trùng khớp từ khóa như các công cụ tìm kiếm truyền thống, tìm kiếm ngữ nghĩa tập trung vào việc giải mã mối quan hệ giữa các khái niệm và ý nghĩa thực sự mà người dùng muốn truyền tải.

Chẳng hạn, khi bạn tìm kiếm "địa điểm du lịch mùa hè," tìm kiếm ngữ nghĩa không chỉ nhận diện từ "địa điểm" hay "mùa hè" mà còn cố gắng hiểu rằng bạn đang tìm kiếm những gợi ý về các điểm đến thích hợp cho kỳ nghỉ vào mùa hè. Kết quả có thể bao gồm những bài viết về bãi biển, khu nghỉ dưỡng mát mẻ hoặc các hoạt động ngoài trời phổ biến. Điều này giúp người dùng tiếp cận đúng thông tin mà họ cần, ngay cả khi từ khóa trong truy vấn không xuất hiện trực tiếp trong dữ liệu.

1.1. User Intent trong Tìm kiếm Ngữ nghĩa

Mục tiêu cuối cùng của bất kỳ công cụ tìm kiếm nào là giúp người dùng hoàn thành nhiệm vụ của họ một cách hiệu quả, dù đó là đọc tin tức, mua sắm quần áo hay tìm kiếm tài liệu. Để làm được điều này, hệ thống cần phải hiểu được điều mà người dùng thực sự muốn – hay còn gọi là User Intent (ý định của người dùng).

Hình 3. Hệ thống cần phải hiểu được điều mà người dùng thực sự muốn. Nguồn ảnh: https://seranking.com/blog/search-intent/ 

Ví dụ, khi sinh viên tìm kiếm “cafe học bài” trên một ứng dụng bản đồ, hệ thống có thể tự động ưu tiên hiển thị các quán cà phê có không gian yên tĩnh, wifi miễn phí và chỗ ngồi thoải mái, thay vì các quán cà phê tập trung vào đồ uống hoặc tụ điểm đông đúc. Điều này cho thấy hệ thống đã hiểu rằng ý định của người dùng không chỉ là tìm một quán cà phê, mà là một nơi phù hợp để học tập hoặc làm việc.

Việc hiểu và đón đầu ý định của người dùng không chỉ đảm bảo rằng kết quả trả về có liên quan, mà còn giúp loại bỏ những thông tin gây xao lãng. Hơn thế, khi kết hợp thêm các yếu tố như sắp xếp giá từ thấp đến cao, hệ thống có thể tối ưu trải nghiệm, tập trung vào đúng nội dung người dùng cần. 

1.2. Context trong Tìm kiếm Ngữ nghĩa

Bối cảnh (context) đóng vai trò quan trọng trong cách một truy vấn tìm kiếm được xử lý và kết quả trả về. Bối cảnh có thể đơn giản như vị trí địa lý của người dùng (ví dụ: một người Mỹ tìm kiếm “football” có thể mong muốn thông tin về bóng bầu dục Mỹ, trong khi một người Anh sẽ nghĩ đến bóng đá) hoặc phức tạp hơn nhiều.

Ngoài ra, bối cảnh còn nằm trong chính nội dung văn bản. Tìm kiếm ngữ nghĩa không chỉ mở rộng khớp từ khóa bằng cách sử dụng các từ đồng nghĩa, mà còn hiểu được rằng từ đồng nghĩa không phải lúc nào cũng phổ quát. Một từ có thể mang ý nghĩa tương đương trong một bối cảnh nhưng hoàn toàn khác biệt trong một bối cảnh khác.

Ví dụ, khi sinh viên tìm kiếm “chỗ sửa laptop gần đây,” hệ thống sẽ sử dụng vị trí của người dùng (nếu được cấp quyền) để trả về danh sách các cửa hàng sửa chữa máy tính phù hợp. Kết quả có thể bao gồm thông tin như địa chỉ, khoảng cách, giờ mở cửa và cả đánh giá từ những người dùng trước. Ngược lại, nếu truy vấn là “hướng dẫn sửa laptop,” hệ thống sẽ ưu tiên hiển thị các tài liệu học tập, video hướng dẫn chi tiết hoặc bài viết về cách tự khắc phục các lỗi phổ biến.

Hình 4.  Một từ có thể mang ý nghĩa tương đương trong một bối cảnh nhưng hoàn toàn khác biệt trong một bối cảnh khác. Nguồn ảnh: https://www.marketenterprise.vn/blog/context-trong-communication-la-gi.html 

2. Khi nào thì không nên dùng Semantic Search?

Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search) là một phương pháp mạnh mẽ để cải thiện chất lượng tìm kiếm, nhưng không phải lúc nào cũng là lựa chọn tối ưu. Trong những trường hợp truy vấn đơn giản và không yêu cầu ngữ cảnh phức tạp, như “mua điện thoại iPhone 14,” các công cụ tìm kiếm dựa trên từ khóa thông thường đã đủ để trả về kết quả chính xác mà không cần đến ngữ nghĩa. Hơn nữa, nếu dữ liệu không đủ cấu trúc hoặc thiếu độ phong phú, hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra kết quả chính xác. Ngoài ra, việc triển khai Semantic Search đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn và chi phí cao, điều này có thể trở thành gánh nặng đối với các doanh nghiệp nhỏ hoặc các ứng dụng không yêu cầu độ chính xác cao. Trong những trường hợp mà tốc độ phản hồi là yếu tố quan trọng nhất, chẳng hạn như tìm kiếm dữ liệu nội bộ, các phương pháp tìm kiếm truyền thống thường nhanh hơn và phù hợp hơn. Do đó, quyết định sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa cần dựa trên nhu cầu thực tế, độ phức tạp của truy vấn và nguồn lực sẵn có.