短语匹配通过分析文本中单词的顺序和邻近度来实现。其核心思想是识别以查询中指定的完全相同的顺序和相邻位置出现的术语序列。这通常用于搜索引擎、数据库和自然语言处理系统中，以确保用户搜索“机器学习算法”等确切短语而不是单个单词时获得精确的结果。
该过程通常涉及两个主要步骤：分词和位置索引。 首先，使用处理空格、标点符号和特定于语言的规则将文本分成标记（单词或术语）。例如，短语“黑猫”将被标记化为 [“黑”, “猫”]。 接下来，系统记录这些标记在原始文本中的位置。当用户搜索短语时，系统会检查标记是否以正确的顺序和相邻位置出现。例如，搜索“黑猫”将匹配“黑”之后紧跟着“猫”的文档，而不是“猫黑”或“黑色的毛茸茸的猫”。
为了优化性能，许多系统使用带有位置数据的倒排索引。 倒排索引将每个标记映射到它出现的文档和位置的列表。 在处理短语查询时，系统检索查询中每个标记的位置列表，并检查位置遵循所需顺序的重叠文档 ID。 例如，如果“黑”出现在文档 A 的位置 5，“猫”出现在位置 6，则该短语匹配。 Elasticsearch 和 Apache Lucene 等工具使用这种方法，从而可以在大型数据集中高效地进行短语搜索。 开发人员可以使用 slop（允许术语之间存在间隙）或启用不区分大小写的匹配等参数来进一步微调此行为。
