在语义搜索中处理查询扩展涉及使用其他术语或上下文来增强原始搜索查询，以提高结果的相关性。目的是帮助搜索系统更好地理解用户的意图，尤其是在初始查询含糊不清或缺乏细节时。 这是通过生成与查询的语义含义对齐的同义词、相关概念或上下文线索来完成的，而不是仅仅依靠关键字匹配。有效的查询扩展平衡了精确性（避免不相关的结果）和召回率（捕获所有相关内容），这需要仔细的实施。
一种常见的方法是使用像 BERT 或 Sentence-BERT 这样的预训练语言模型来生成上下文扩展。例如，如果用户搜索“apple”，模型可能会根据周围的术语推断查询是指水果还是公司。如果原始查询是“apple event”，系统可以用“iPhone 发布”或“主题演讲日期”等术语扩展它，以优先考虑与技术相关的结果。另一种方法是利用同义词数据库（如 WordNet）或特定领域的知识图谱。例如，搜索“vehicle”可能包括“car”、“truck”或“SUV”作为同义词。但是，静态列表可能会遗漏上下文，因此将它们与词嵌入（例如，GloVe）或神经检索模型（例如，DPR）等动态方法相结合通常效果更好。像 spaCy 或 Gensim 这样的工具可以帮助以编程方式识别语义相似的术语。
实施需要测试和迭代。首先分析系统中的常见查询以识别差距。例如，如果用户经常搜索“Python error”，但您的文档使用“exception”，则添加“exception”作为扩展可以改善结果。使用 A/B 测试来比较扩展查询与原始查询的性能。像 Elasticsearch 的 _analyze API 或自定义脚本这样的工具可以自动执行扩展。注意不要过度扩展：添加太多术语会降低相关性。例如，用“coffee”（一个常见的同义词）扩展“Java”可能会引入噪声，除非按上下文过滤。最后，考虑混合方法 - 将基于规则的扩展（用于特定领域术语）与基于模型的建议相结合 - 以在利用语义理解的同时保持控制。