通过基于情感的多义性消解提升搜索引擎精度与用户体验

随着数字内容的激增和对高效信息检索的需求，本研究的见解可应用于新闻服务、电子商务和数字营销等多个领域，为用户提供更有意义且个性化的体验。该研究解决了搜索引擎中常见的多义性问题，即同一关键词可能有多种含义。它提出通过向搜索引擎中嵌入智能搜索功能来解决此问题，该功能可基于情感区分不同含义。该研究利用情感分析这一强大的自然语言处理（NLP）技术，根据新闻文章的情感基调对其进行分类和归类，从而提供更深入和细致入微的搜索结果。文章报告了所提智能搜索功能高达 85% 的准确率，优于传统搜索引擎，表明基于情感的方法的有效性。该研究探索了多种情感分析模型，包括 Sentistrength 和 Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning（VADER），以确定性能最佳的方法。这些发现可用于增强搜索引擎，使其更能理解用户查询背后的上下文和意图，从而提供更符合用户需求的更好的搜索结果。所提出的智能搜索功能可通过减少筛选不相关搜索结果的需要来改善用户体验，这在信息过载普遍的时代尤为重要。