查询扩展通过策略性地拓宽搜索词，同时尝试通过上下文、统计模式或外部知识来推断用户的意图，从而处理歧义。 当查询具有多种含义时（例如“Java”（编程语言与岛屿）），系统旨在添加与最可能的解释相符的术语。 例如，如果用户搜索“Java”，则根据用户位置、搜索历史记录或查询中的周围词语等信号，扩展可能包括“编程”或“咖啡”。 但是，如果没有明确的上下文，扩展可能会引入不相关的术语。 为了缓解这种情况，系统通常依赖于共现统计（例如，“Java”在技术文档中与“代码”一起出现）或语义分析来优先考虑与语料库中的主要含义相关的扩展。 这样可以平衡召回率（查找更多相关结果）和准确率（避免噪音）。
一种常见的方法是使用词嵌入或知识图来识别上下文相关的术语。 例如，对“Apple”的搜索可能会扩展到“iPhone”或“水果”，具体取决于用户最近的活动是否包括与技术相关的查询或食谱。 同样，搜索引擎可能会分析更广泛的文档集合：如果“virus”出现在医学文章中，则会添加“symptoms”或“vaccine”等扩展，而在计算机科学上下文中，则会优先考虑“malware”或“firewall”等术语。 有些系统还会利用用户反馈或点击数据来随着时间的推移改进扩展。 例如，如果搜索“Python”的用户始终点击有关编程而不是蛇的结果，则系统将在未来的扩展中强调“tutorial”或“library”等术语。
但是，歧义仍然是一个挑战。 如果像“Mercury”这样的查询可能指的是行星、元素或汽车品牌，则扩展可能包括所有含义的术语，从而导致混合结果。 开发人员必须实施保障措施，例如根据置信度对扩展术语进行加权，或将查询扩展与消除歧义技术（例如，将“Mercury”映射到 Wikidata 条目）相结合。 此外，系统可能会使用会话数据（例如，同一会话中的先前搜索）来推断上下文。 例如，如果用户先前搜索过“太空任务”，“Mercury”可能会扩展到“planet”和“NASA”。 权衡之处在于复杂性：过度扩展会降低相关性，而扩展不足会遗漏有用的结果。 有效的实现通过基于特定领域需求的迭代测试和调整来平衡这些因素。
