查询预处理在语义搜索中起着关键作用，它将原始用户输入转换为结构化格式，以符合底层搜索系统理解含义的能力。语义搜索依赖于理解查询背后的意图和上下文，而不仅仅是匹配关键词。预处理确保查询是干净的、标准化的，并针对算法进行优化，以分析单词、概念和实体之间的关系。没有这一步，措辞、拼写或语法的变化可能会导致系统误解查询，从而降低结果的准确性。例如，搜索“2023 年最佳廉价笔记本电脑”可能需要进行预处理，以消除“廉价”（低成本与财务规划）等歧义，或标准化年份格式，以便与索引数据进行比较。
具体的预处理步骤包括分词（将文本分割成单词或子词）、标准化（小写、删除标点符号）以及处理拼写错误或同义词。分词将查询分解为可管理的单元，而标准化确保一致性——例如，将“New York”和“new york”转换为相同的格式。拼写检查更正“teh”之类的错误为“the”，同义词扩展将“TV”之类的术语映射到“television”，以扩大匹配范围。词形还原（将单词还原为基本形式，例如“running”还原为“run”）有助于系统识别语义相似性。这些步骤对于使用嵌入（文本的向量表示）的系统尤为重要，因为不一致的输入格式会扭曲向量相似性。例如，未能标准化“GPU”和“graphics card”可能会将它们视为不相关的术语，即使它们在上下文中具有相同的含义。
预处理的影响在搜索质量和效率方面都很明显。干净、标准化的查询减少了语义模型中的噪声，使其能够专注于上下文关系。例如，通过删除停用词（“how”、“to”、“a”）并进行词形还原（“fix” → “fix”、“leaky” → “leak”），对“how to fix a leaky faucet”之类的查询进行预处理，可以让模型优先考虑关键术语（“fix leak faucet”），同时保留意图。这提高了查询与相关文档（例如，解决“repairing leaking faucets”的教程）之间的对齐。此外，预处理通过降低向量相似性计算等操作的复杂性来优化计算资源。开发人员可以使用 spaCy 等库进行分词、使用 SymSpell 进行拼写校正，或者使用自定义规则进行特定领域的标准化来实现这些步骤，从而确保语义搜索系统高效运行并提供准确的结果。