在视频搜索查询中处理同义词和相关术语，需要扩展搜索范围，以包含等效或上下文相关的术语，从而提高结果的相关性。这通常通过结合预定义的同义词列表、自然语言处理（NLP）技术和机器学习模型来实现。例如，像“football”这样的查询在更常使用“soccer”的地区可能会自动包含“soccer”。系统通常使用同义词图或词汇数据库（例如 WordNet）来映射术语，而现代方法则利用嵌入（例如 Word2Vec）根据上下文识别语义相似的词语。这确保即使视频使用替代术语标记，如果它们与确切的查询不匹配，也能被找到。
对于相关术语，搜索系统会分析共现模式、用户行为或主题模型来推断上下文联系。如果用户搜索“bike repair”，系统可能会扩展查询以包含“fix bicycle”或“cycle maintenance”等术语。查询扩展或潜在语义索引（LSI）等技术通过分析视频元数据、转录本或用户生成内容（例如描述、评论）来帮助识别这些关联。例如，一个名为“Mountain Bike Troubleshooting”的视频可能没有包含“repair”一词，但由于上下文信号的重叠，仍然可能是相关的。这种方法通过在不引入不相关结果的情况下扩大搜索范围，平衡了准确率和召回率。
实现通常涉及 Elasticsearch 或自定义管道等工具。开发者可以在分析器中配置同义词过滤器，以便在索引或查询解析期间替换或扩展术语。对于动态术语关联，基于 Transformer 的模型（例如 BERT）可以从视频转录本中提取相关短语。挑战包括避免过度扩展（例如，将岛屿“Java”和编程语言“Java”视为同义词）以及处理地域差异（例如，“lift”与“elevator”）。使用周围术语进行消歧（例如，“Java coffee”与“Java code”）或根据用户位置个性化结果等解决方案有助于缓解这些问题。通过将基于规则的映射与机器学习相结合，开发者可以创建灵活的系统，适应不同的查询模式，同时保持准确性。