当使用不同的词或短语来描述同一个概念时，就会出现词汇不匹配问题，导致搜索引擎、数据库或聊天机器人等系统出现故障。例如，用户搜索“智能手机”可能找不到标记为“移动电话”的结果，即使它们的意思相同。为了解决这个问题，您可以使用同义词扩展、知识图谱或上下文嵌入等技术来弥合不同术语之间的差距。目标是将不同的词汇映射到共享的含义，从而提高准确性，而无需用户调整其语言。
一种实用的方法是使用同义词列表或本体来创建相关术语之间的显式映射。例如，在搜索引擎中，您可以通过自动添加同义词来扩展查询（例如，搜索“汽车”也包括“机动车”或“车辆”）。Elasticsearch 等工具支持同义词过滤器，以便在索引或查询处理期间处理此问题。对于特定领域的应用，例如医疗数据，您可以构建自定义本体，将“心脏病发作”等术语链接到“心肌梗塞”。WordNet 等公共资源或特定领域的知识库（例如，医疗保健领域的 UMLS）可以提供预构建的关系。但是，手动维护这些映射可能会变得繁琐，尤其是在语言发展或出现新术语时。
一种更具可扩展性的解决方案是使用机器学习来自动推断语义关系。词嵌入（例如，Word2Vec、GloVe）或 BERT 等上下文模型可以根据它们在大型文本语料库中的使用情况来识别具有相似含义的术语。例如，如果“笔记本电脑”和“便携式电脑”经常出现在相似的上下文中，则模型将为它们分配接近的向量表示。这允许系统将“维修便携式电脑”之类的查询与有关“笔记本电脑维修”的内容进行匹配，而无需显式规则。混合方法，将嵌入与规则相结合，通常效果最佳：对常用术语使用同义词，对边缘情况使用机器学习。实施此操作可能涉及使用 spaCy 等工具进行文本处理，或集成来自 Hugging Face 的预训练模型。使用真实用户查询进行测试对于优化准确性并避免因不相关的匹配而使系统过载至关重要。