用户在使用搜索引擎过程中，由于表述不清晰或者查询词与索引库描述不一致，为了能召回更多更优质的结果展示给用户。这时就需要对用户查询进行分析，包括词权、同义词、纠错等技术，对原查询进行处理。通常搜索引擎中对同义词的处理，线下挖掘同义词词典，线上加载词典，但由于检索系统应用同义词时词典存在部分质量不好、或者本来质量好但是应用同义词更上下文有很强的关联性，并不一定适用，因此同义词主要包括两大方面，同义词的挖掘和同义词的使用。

　　获取同义词词林直接生成字典，抓取百度词典、金山词霸等的词条中的数据，提取原词和同义词。从百度百科、搜狗百科等网站抓取词条，在词条中，有“又称”、“别名”等特征词，利用这些特征词，构成模版提取词的其他描述，一般从百科中挖掘出的词条通常质量比较高。

　　anchor数据是锚文本，利用指向同一链接的不同anchor数据抽取同义词，如“http://www.apple.com.cn/”的anchor有“苹果中国”、“Apple 中国”，可以抽出“苹果”与“Apple”是同义词。session日志是同一用户在一段较短时间内搜索的查询日志，利用session信息可以抽取用户改写的同义词，如用户在搜索中第一次提交查询“VMware汉化版下载”，没有找到想要的结果，然后对查询进行修改“VMware中文版下载”，并得到满意结果，通过分析日志，可以抽取“汉化”与“中文”为同义词。

　　在搜索引擎中，用户点击反馈是提升搜索效果最有效的方法，点击日志是用户在使用搜索引擎时产生带有标注的数据。点击日志包括query、title、点击次数，通过统计query中某个词在点击的title没有出现，但有其他替换词出现，并且这个替换词在query点击其他的title中也有出现，并统计包含替换词的点击率等特征，可以判断原词与替换词是否是同义词。利用点击日志判断某两个词是否是同义词：一、在多个点击的title中出现，二、在多个上下文片段下出现，三、点击含有同义词的title点击率比较高。如用户搜索“一岁半宝宝感冒吃什么药”，点击title“1岁半小孩感冒发烧吃什么药”中“宝宝”与“小孩”是同义词。

　　利用点击日志，构建平行语料，如相似的query集、query-title等，相似query集是指点击到同一title的不同query，同时过滤掉一些明显不相关的query，在相似的query集中取query1与query2相差只有一两个词不一样（防止平行语料差异过大，影响翻译对齐的效果），构建成平行语料，通过统计机器翻译的对齐算法，学习词与词之间的对齐关系，利用对齐词，抽取对齐概率高、上下文内容丰富的词语对，作为同义词。除了挖掘同义词外，统计机器翻译还可以直接生成改写句子，利用词对齐信息，抽取短语翻译概率表。

　　 通过上述方法线下挖掘同义词，生成同义词词典，并且根据同义词相关程度，分成不同的级别，如按照完全等价（北京大学、北大）、语义等价（简介、介绍）、语义相近（中国人、中国）、语义相关（须知、流程）分成4个级别，线上加载同义词词典，并将其应用于搜索引擎的召回、相关性计算中。但是同样一个同义词在不同的上下文表现完全不同，如“做 午饭” vs “烧 午饭”  ，“做”和“烧”是同义词，如果上下文为“仰卧起坐 一天 做 多少 可以 减肥”  ，“做”和“烧”完全不能替换，不同的上下文同义词并不通用，因此线上对同义词的使用需要过滤或调整级别。

　　语言模型是用来计算一个句子的概率的模型，利用语言模型，可以确定哪个词序列的可能性更大，或者给定若干个词，可以预测下一个最可能出现的词语。利用搜索日志，训练语言模型（https://kheafield.com/code/kenlm/），基于训练好的模型可以用来判断一句话的概率。判断一个词在上下文中，是否其同义词可用，首先利用语言模型算出原句子的概率，然后用同义词替换掉原词，生成新的句子，再利用语言模型判断新句子的概率，如果新句子成一句话的概率高于或者约等于原句子的概率，则可以断定同义词在上下文中有效，甚至提高同义词的级别，如果新句子概率远小于原句子概率，则在上下文中不能构建为同义词，应当对其进行降低同义词级别甚至过滤掉。

　　利用机器学习优化同义词，不仅提升系统的相应时间，还提高了搜索系统的召回的准确度和相关性特征的表征能力。机器学习解决同义词使用需要有三个问题：一、训练数据的构建，二、特征抽取，三、模型选取。训练数据利用点击日志构建相似的query集（点击到同一title的不同query），如果原词出现在query中，同义词出现在多个以上的相似query中并且相似query不包含原词，则构成正例数据，如果原词出现在query中，同义词在所有的相似的query中都没有出现，则构成负例数据，同时为了提高训练数据的质量，过滤掉原词与同义词差别仅为停用词，还有一些原词和同义词的前缀相同的数据也过滤。特征提取包括：一、利用相似的query集，统计原词和同义词出现的概率、包含上下文片段的原词和同义词共现概率（包括四元、三元、二元），统计数据离线做成字典供线上使用，二、原词与同义词级别，查询长度，原词词数、同义词词数以及原词和同义词等特征。同义词使用可以看成分类问题，通常选取决策树、GBDT、随机森林等算法，如果看成回归问题，可以利用LR模型进行预测。通过机器学习模型可以判断在原词的上下文中，候选同义词是满足以及判断同义词级别。

　　总结一下，同义词包括两大方面，同义词的挖掘和同义词的使用。同义词的挖掘，包括同义词词林，结构化数据（词典、百科等）、anchor数据、点击日志等，除此之外还可以利用点击日志构建平行语料，悬链机器翻译模型，生成同义词。同义词的使用，主要因为同义词跟上下文有很强的关联性，同一同义词在不同的上下文表现完全不同，需要根据上下文调整同义词使用级别甚至过滤同义词。除了上述所描述的传统方法外，同义词还可以利用深度学习模型，生成新的同义词和优化同义词的使用。