信息检索 (IR) 系统通过采用多种技术来解释用户意图并优化结果，从而处理歧义查询。当查询词具有多种含义（例如，“jaguar”可以是动物或汽车品牌）或缺乏上下文时，就会产生歧义。为了解决这个问题，IR 系统使用查询扩展、上下文分析和用户反馈等方法。这些方法有助于缩小可能的解释范围，并提高返回结果的相关性。
一种常见的策略是查询扩展，系统会将相关术语或同义词添加到原始查询中。例如，如果用户搜索“苹果”，系统可能会根据常见的关联将查询扩展到包括“水果”或“iPhone”等术语。上下文线索，例如用户的搜索历史、位置或先前查看的页面，也发挥作用。如果用户经常搜索科技产品，“苹果”可能会优先显示与公司相关的结果。系统还可以分析查询中的周边术语——例如“苹果派食谱”与“苹果股票价格”——来推断其预期含义。此外，一些 IR 系统使用预构建的知识图谱（例如 Wikidata）来映射实体及其关系，区分运动员“迈克尔·乔丹”和学者“迈克尔·乔丹”。
机器学习模型进一步增强了歧义消解能力。词嵌入（例如 Word2Vec）等技术捕获术语之间的语义关系，帮助系统识别哪种含义与查询中的其他词语一致。例如，“bank”与“river”搭配可能会触发有关地理的结果，而“bank”与“loan”则侧重于金融。如果歧义仍然存在，系统可能会提示用户进行澄清，例如提供包含多个选项的消歧页面。反馈循环——例如跟踪用户点击了哪些结果——也能优化未来的查询。这些方法共同平衡了自动化和用户输入，以便在存在歧义的情况下提供相关结果。