图像搜索中的查询扩展是一种通过修改或增加用户原始查询词来改进搜索结果的技术。当用户搜索图像时，系统会分析初始查询并生成额外的关键词或短语，以扩大或细化搜索范围。这有助于检索到仅凭原始词语可能找不到的更多相关图像。例如，搜索“apple”（苹果）可能会根据上下文扩展到包含“fruit”（水果）、“iPhone”或“MacBook”等词语，从而确保搜索结果既包含水果又包含科技公司的产品。其目标是弥合用户意图与数据库中图像的元数据或视觉内容之间的差距。
开发者通过同义词检测、概念映射或利用用户行为数据等方法来实现查询扩展。Word2Vec 或 BERT 等自然语言处理 (NLP) 工具可以识别语义相关的词语（例如，“car”→“automobile”或“vehicle”）。CLIP 等图像识别模型可以分析视觉特征以建议标签（例如，在风景照片中检测到“mountains”）。另一种方法是分析搜索日志，以找到经常一起使用的词语。例如，如果搜索“wedding”（婚礼）的用户经常会接着搜索“dress”（礼服）或“flowers”（鲜花），系统可能会自动包含这些词语。spaCy 或 TensorFlow 的图像标注库等 API 是集成这些技术的常用工具。
挑战包括平衡精度和召回率。过度扩展查询（例如，当用户意指汽车品牌时，对“jaguar”添加“animal”）可能会引入噪声。为了缓解此问题，开发者可以应用上下文感知过滤，例如检查网页上的周围文本或使用会话数据来推断意图。结合基于文本的扩展和视觉相似度匹配（例如，使用 ResNet 的嵌入）的混合方法通常能产生更好的结果。例如，将“vintage car”（老爷车）扩展为“1950s Chevrolet”（1950年代雪佛兰）等词语，同时搜索具有特定调色板或纹理的图像。有效的查询扩展需要反复测试和调整，以与数据集的特征和用户期望保持一致。
