在语义搜索中处理拼写错误和输入错误需要预处理、模型调整和混合方法的结合。语义搜索侧重于理解查询背后的意图，而不是依赖于精确的关键词匹配，但拼写错误仍然会影响结果，因为拼写错误的单词可能无法很好地映射到底层数据。为了解决这个问题，开发人员通常使用文本规范化、拼写检查工具和使嵌入对噪声更具弹性的技术相结合。目标是确保系统准确地解释用户的意图，即使输入并不完美。
首先，预处理查询是一个实用的起点。像拼写检查器（例如，SymSpell 或 Levenshtein 距离算法）这样的工具可以在查询到达语义模型之前纠正明显的拼写错误。例如，如果用户搜索“bablefish”，拼写检查器可能会将其更正为“babel fish”，使其与存储的内容对齐。像小写、删除特殊字符或扩展缩写（例如，“don't”到“do not”）这样的规范化步骤也可以减少可变性。此外，像 Elasticsearch 这样的数据库中的模糊匹配可以通过允许少量字符不匹配来容忍轻微的拼写错误。这些步骤有助于“清理”输入，增加匹配相关内容的机会，即使查询的格式并不完美。
接下来，提高语义模型的鲁棒性是关键。在嘈杂的数据（例如，带有虚假拼写错误的文本）上训练或微调嵌入模型（例如，SBERT 或 OpenAI 的嵌入）可以帮助它们识别“restrant”和“restaurant”在语义上是相似的。另一种方法是通过生成同义词或相关术语（例如，使用 WordNet 或现代释义模型）来扩展查询，以扩大语义范围。例如，对“phne”的搜索可以扩展到包括“phone”、“mobile”或“device”，以捕获更多相关的结果。一些系统还使用像 Soundex 这样的语音算法，该算法根据发音对单词进行编码，以处理字母发音相似的错误（例如，“syntax”与“sintax”）。
最后，结合语义和基于关键词的方法通常会产生最佳结果。混合系统可以使用传统的关键词搜索（如 BM25）来检索广泛的候选集，然后使用语义相似性对它们进行重新排序。这样，即使拼写错误稍微降低了语义分数，关键词匹配也能确保结果不会被遗漏。例如，对“cofee shops”的查询可以使用 BM25 找到包含“coffee”的文档，然后优先考虑那些在语义上与“shops”最一致的文档。像 Elasticsearch 的“fuzzy”查询或 AWS Kendra 的内置拼写容错功能演示了平台如何在默认情况下集成这些策略。通过分层这些技术，开发人员可以平衡精度和召回率，确保系统有效地处理真实世界的查询。