1. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
Этот алгоритм использует векторное представление слов для вычисления семантической близости между запросом и документом. Он учитывает частоту встречаемости слов в документе и обратную частоту встречаемости слова в корпусе документов.

2. Word2Vec
Этот алгоритм использует нейронные сети для создания векторного представления слов. Он учитывает контекст слова в предложении и строит векторы, которые отражают семантические отношения между словами.

3. Latent Semantic Analysis (LSA)
Этот алгоритм использует матричное разложение для выявления скрытых семантических отношений между словами в документе. Он строит векторное представление документа, учитывая его семантическое содержание.

4. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Этот алгоритм использует вероятностную модель для выявления тематической структуры документа. Он учитывает распределение слов в документе и строит векторное представление, которое отражает его тематическое содержание.

5. Deep Learning
Нейронные сети глубокого обучения могут использоваться для определения семантической близости между запросом и документом. Они могут обучаться на больших объемах текстовых данных и учитывать сложные семантические отношения между словами и предложениями.

6. Semantic Textual Similarity (STS)
Этот алгоритм использует различные методы для вычисления семантической близости между двумя текстами, включая синтаксический и семантический анализ, машинное обучение и нейронные сети.

7. Cosine Similarity
Этот алгоритм вычисляет косинусное сходство между векторными представлениями запроса и документа. Чем ближе значение косинусного сходства к 1, тем более семантически близки запрос и документ.