全文搜索系统使用多种技术来处理拼写错误，这些技术旨在容忍错误，同时保持搜索相关性。 这些方法通常依赖于算法，通过分析单词的结构、语音模式或与正确拼写词的接近程度来近似匹配。 目标是在查询包含错别字、字母颠倒或轻微拼写错误时，也能返回有用的结果，而无需完全匹配。
一种常见的方法是模糊匹配，它允许搜索词和索引内容之间存在有限数量的字符差异。 例如，Elasticsearch 使用 Damerau-Levenshtein 距离实现模糊搜索，该距离衡量将一个单词转换为另一个单词所需的插入、删除、替换或转置的数量。 像 exmaple~（带有错别字）这样的查询可以通过允许一次编辑操作来匹配“example”。 开发人员可以配置诸如 fuzziness（例如，auto 或固定数字）之类的参数来平衡精度和召回率。 这对于小错误非常有效，但可能难以处理较长的单词或多个错误。 例如，搜索“accomodate”可能仍然以 2 的模糊度设置匹配“accommodate”，因为它需要两次编辑（添加“m”和删除“o”）。
另一种方法涉及语音算法，如 Soundex 或 Metaphone，它们将单词转换为表示其发音的语音代码。 例如，“Smith”和“Smyth”都映射到相同的 Soundex 代码“S530”，允许它们即使拼写不同也能匹配。 诸如 Apache Solr 之类的搜索引擎在索引期间支持语音过滤器，从而可以基于声音而不是精确拼写进行匹配。 这对于名称或拼写不规则的单词特别有用。 此外，n-gram 分词将术语分解为较小的重叠字符序列（例如，“hello”的三元组变为 ["hel", "ell", “llo”]）。 如果用户搜索“helo”，则重叠的三元组 ("hel", “elo”) 仍然可以匹配索引术语（如“hello”），并具有足够的重叠。 诸如 PostgreSQL 的全文搜索之类的系统使用此方法，通过比较子字符串片段来处理部分匹配和错别字。
这些技术通常结合使用以提高稳健性。 例如，搜索引擎可能首先尝试完全匹配，然后应用模糊逻辑，最后使用语音或 n-gram 回退。 开发人员可以根据其数据的特征（如语言、术语长度和错误模式）来微调这些策略，以优化准确性和性能。
