우신은 현재 의미 분석을 통해 3 세대 검색으로 들어가는 경로는 약 세 가지라고 말했다. 하나는 실제 문법, 어휘 분석을 통해 문자를 이해하는 것이다. 고양이와 개가 도대체 무엇인지와 같은 것이다. 그러나 지금까지 이런 노력은 기본적으로 큰 성과를 거두지 못했다. 왜냐하면 언어는 우리가 생각했던 것보다 훨씬 복잡하기 때문이다. 컴퓨터가 언어를 완전히 이해하려면 거의 불가능하다. 또 다른 하나는 인간의 뇌를 모방하여 인공지능 분석을 하는 것이지만, 기존 컴퓨터의 처리 능력은 필요한 정확도보다 훨씬 부족하기 때문에 어느 정도 정확한 검색을 할 수는 있지만, 적어도 지금은 대성이 있는 것 같다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 컴퓨터명언) 세 번째는 확률론과 정보론에 기반한 모델 매칭 기술, 즉 통계 분석을 통해 문장 핵심 개념과 개념 간의 관계를 이해하는 것이다.
알고리즘 외에도 검색 엔진 분야의 또 다른 발전은 검색 결과가 표시되는 방식을 처리하는 데 중점을 두고 있습니다. 미국에서는 Grokker, Snap 과 같은 후발주자는 보다 개인화된 검색 결과 분류, 프레젠테이션 방식 등을 통해 많은 충성스러운 사용자를 끌어들이고 있습니다.
그러나 Wu Xin 은 웹 2.0 을 판매 포인트로 사용하는 위의 검색 엔진이 구조화되지 않은 정보의 구조적 처리에 대한 오해에서 벗어나지 않았다고 밝혔다. 그 특징 중 하나는 각 정보를 수동으로 태그 지정하여 수동으로 분류하고 정보를 집계하는 것이다. 이것은 실제로 감사할 수 없는 일이다. 각 문서와 웹 페이지의 정보는 매우 다양하고, 하나 이상의 라벨을 붙이며, 부정확하고 모호하며, 많은 정보를 잃기 쉽기 때문에 정보 관리에 새로운 난제를 만들어 낸다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 문서명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 문서명언) 더 좋은 방법은 문장 컨텐츠를 분석하고 개념을 추출하는 것입니다. 이를 바탕으로 진정한 연결, 분류 및 클러스터링이 가능해집니다.
"인터넷은 사실 의미망입니다. 구글은 키워드 검색을 통해 한 곳에서 다른 곳으로 정보를 옮기는 것입니다. 하지만 실제로는 지식망을 만들 수 있습니다. 검색 엔진은 이 지식망의 운영 체제가 되어야 합니다." 우 신화 는 말했다.
검색 엔진을 정보 운영 체제로 만드는 것은 모든 검색 공급업체의 궁극적인 목표였습니다. 개인 검색, 커뮤니티 검색, 지식 질의 응답 커뮤니티, 인공 지능, 패턴 일치, 의미 검색 등은 이러한 노력의 필수적인 부분입니다. 현재 제 3 세대 검색 엔진에 대한 격변에는 시끄러운 소음도 없고 잘못된 길로 들어갈 위험도 없지만, 목소리가 높은 제 3 세대 검색 엔진이나 검색 3.0 의 출현과 대면적 분출은 시간문제일 뿐이라고 믿는다.