语义搜索中的查询重构涉及修改用户查询以提高相关性和检索准确性。常见技术包括同义词扩展、使用相关术语进行查询扩展以及基于神经网络的重写。这些方法有助于弥合用户查询方式与数据中概念表示方式之间的差距，解决歧义或词汇不匹配的问题。
一种基础方法是基于同义词的扩展，它使用预定义的列表或知识库（如 WordNet）向查询添加替代术语。例如，搜索“automobile”可能会扩展到包括“car”或“vehicle”。现代系统通常用 Word2Vec 或 BERT 等模型生成的词嵌入来代替手动同义词列表，这些词嵌入可以自动检测语义相关的术语。例如，使用 BERT 的上下文嵌入，像“ways to stay fit”这样的查询可能会扩展到包括“exercise routines”或“healthy habits”。另一种方法是查询放松，如果初始结果稀疏，则删除或简化查询的一部分。例如，如果用户搜索“affordable electric cars with 400-mile range”，并且找不到匹配项，系统可能会放弃里程限制，优先考虑“affordable electric cars”。
另一类涉及用户反馈和会话上下文。系统分析过去的交互，例如在同一会话中点击的结果或重构的查询，以调整当前查询。例如，如果用户最初搜索“Python tuples”，后来将其细化为“immutable sequences in Python”，系统可能会学习在未来的查询中将“tuples”与“immutable sequences”关联起来。基于神经网络的技术，如基于 Transformer 的重写器（例如 T5 或 GPT），通过生成全新的释义来进一步发展此方法。例如，查询“best laptop for coding”可能会被重写为“top-rated portable computers for software development”。混合方法结合规则（如增强特定关键字）和神经网络模型，以平衡精确性和灵活性。
最后，混合系统通常融合多种技术。流水线可能首先使用同义词扩展查询，然后应用神经网络重写器，最后根据特定领域的规则（例如，在关于游戏笔记本电脑的查询中优先考虑“GPU”）调整权重。Elasticsearch 的同义词 API 或 Hugging Face 的 Transformer 库等工具使开发者能够实现这些策略。例如，医疗搜索系统可以使用基于 UMLS 的同义词扩展以及针对临床文本微调的 BERT 模型来处理技术术语和通俗术语。关键在于测试和迭代——衡量 recall@k 或用户参与度等指标——以确定哪种组合对于特定数据集或用例最有效。