1. Полнотекстовый поиск MySQL, но оно с одинаковой релевантностью выдает и Apple Macbook Pro 15 и Apple Macbook Pro 14.
Это даже хорошо, я бы сказал. С одинаковой схожестью (ранжирование) относим к одной группе.
Вопрос больше по части
интеллектуального поиска и
обработки естественного языка, а не просто какой-то банальный SELECT.
Исходя из описания задачи я понимаю, что речь идёт о смысловом разборе текста для последующей кластеризации наименований продуктов.
Имеет смысл обратить сначала внимание на поисковой движок Sphynx со встроенным стеммингом для русского и английского языков, а также просмотреть по теме слайды докладчиков из Яндекса и других компаний.
Добавлено
Для анализа текста можно взять на вооружение
Томита-парсер от Яндекса.
Томита-парсер создан для извлечения структурированных данных из текста на естественном языке. Вычленение фактов происходит при помощи контекстно-свободных грамматик и словарей ключевых слов. Парсер позволяет писать свои грамматики и добавлять словари для нужного языка. Исходный код проекта открыт и выложен на GitHub.