搜索系统中的拼写纠正通常使用字典查找、编辑距离算法和统计语言模型的组合来实现。该过程首先通过对照预定义的有效单词字典检查查询词来识别潜在的拼写错误。如果找不到某个词，系统会通过计算可能的编辑（例如添加、删除或交换字符）来生成候选更正，并根据可能性对它们进行排名。例如，如果用户搜索“computre”，系统可能会生成诸如“computer”（一个字符交换）或“compute”（一个字符删除）之类的候选词，然后选择最可能的更正。
一个关键组成部分是使用诸如 Levenshtein 距离之类的算法来衡量将拼写错误的单词转换为有效候选词所需的编辑次数。更高级的系统可能会使用上下文感知方法，例如 n-gram 模型或机器学习，来优先考虑符合周围查询词的更正。例如，搜索“bannana bread recipe”会将“bannana”更正为“banana”，不仅因为它是一个有效的单词，还因为“banana bread”是一个常见的短语。一些系统还包含用户行为数据（例如，经常搜索的词）来提高准确性——将“facebok”更正为“facebook”有效，因为后者是一个已知的高流量实体。
实施通常涉及针对速度和可伸缩性的优化。前缀树（Trie）或有限状态转换器用于有效地存储和查询字典。实时系统可能会预先计算常见的拼写错误或使用概率数据结构（如 Bloom 过滤器）进行快速查找。例如，搜索引擎可以缓存常见错误的更正，例如“recieve”→“receive”，以减少每个查询的计算量。现代方法还可以利用在查询日志上训练的机器学习模型，根据模式预测更正，例如识别出“pyhton tutorial”可能指的是“Python”，因为它在编程上下文中很流行。这些层协同工作以平衡准确性、延迟和资源使用。
