不仅使用平面索引结构，还使用三维结构，通过顶点计算对彼此更接近的单词进行分组，从而能够通过使用不同深度级别的神经网络层来建立语义关系。在对从网站获得的内容进行分类的过程 南非 whatsapp 购物数据 的各个阶段中，良好的分类变得至关重要，因为搜索引擎试图以尽可能最快和最可靠的方式为执行的搜索提供合理的结果。
但是，正如由于问题及其答案的隐含主观性而没有适合每个人的单一最佳答案一样，搜索引擎将尝试返回它找到的最不糟糕的结果。
这就是为什么搜索和内容越明确，搜索引擎就越容易返回最合适的响应，因为让我们记住，单词可以为我们产生的概念的抽象不会出现在搜索中引擎。
但是，再次下降到更具操作性的层面并关注基本概念，一旦我们查看了整体的某些部分，我们就可以知道哪些大众分类法（标签或标签）是最合适和最有需求的，并按特征对产品进行分组属于一个类别。
这就像在谷歌上进行搜索并查看哪些是搜索次数最多的相关术语一样简单，或者通过产品计费和内部电子商务搜索引擎对该行业的了解。
举一个更形象的例子，以便于理解，如果我们是一家在线五金商店，我们想以最合适的方式标记我们的产品并与需求保持一致，我们可以一目了然地看到我们所采用的大众分类法。必须考虑增强我们的粉丝部分，如下图所示：
能够留下一个与我们的目标一致的结构，同时通过以下方式更加丰富：
* 空调（类别）
# 风扇（子类别）-> 吊顶式、站立式、静音式、无叶片式（标签）
这种选择标签提供了一种方法，可以直接满足客户对特定产品的需求，同时，正如我们上面所看到的，还提供了搜索引擎语义分类的一些基本概念。
