解决视频搜索中的歧义查询需要结合上下文分析、用户意图推断和多模态数据处理。歧义通常出现在查询具有多重含义（例如，“apple”可能指水果或公司）或缺乏特异性（例如，“如何修复泄漏”）时。为了解决这个问题，系统会分析元数据、用户行为和内容特征，以优先展示相关结果。例如，如果用户搜索“美洲虎”（jaguar），系统可能会交叉引用视频标签、描述和观看历史，以确定是展示动物纪录片还是汽车评测。
一种方法是利用自然语言处理 (NLP) 来解析查询结构并识别实体。命名实体识别 (NER) 等工具可以检测“apple”是品牌、水果，还是短语“Apple Pie recipe”的一部分。此外，时间信号（例如，热门话题）也会影响排名——如果新款 iPhone 发布成为热门话题，“apple”可能会默认指向公司。用户特定数据（例如，过去的搜索记录或位置）也起作用。在硅谷的开发者搜索“apple”可能会看到与技术相关的内容，而在烹饪论坛的用户可能会看到食谱视频。
多模态分析通过检查视觉和音频线索进一步减少歧义。例如，查询“football”可能会返回足球（soccer）或美式橄榄球视频。通过分析缩略图（区分足球和头盔），或检测解说语言（例如，“goal”对比“touchdown”），系统可以优化结果。混合方法，例如使用神经网络结合文本嵌入和视觉特征，可以提高准确性。开发者可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架实现这些技术，并集成视觉（例如 OpenCV）和音频分析（例如 Librosa）的 API，以构建强大的视频搜索管道。通过模糊测试用例和迭代反馈循环进行测试，确保系统适应现实世界的使用模式。