截词检索，也被称为词干提取或词形还原，是信息检索中的一个关键技术。它通过将单词缩减到其基本形式（词根），以便在搜索过程中可以匹配不同的形态，从而提高检索的准确性和效率。例如，在英文检索中，“run”，“running”和“runner”可能被视为同一个词根“run”。

在搜索引擎中应用截词检索技术，能够有效处理用户输入查询时可能出现的拼写错误或语法变化，使得即使用户的查询不完全正确，也能找到相关的信息。这种技术广泛应用于搜索引擎、数据库查询系统以及自然语言处理领域。

实现截词检索的方法多种多样，包括但不限于使用规则集、统计方法或机器学习模型。其中，规则集方法依赖于预先定义好的规则来识别和处理单词的变化形式；统计方法则根据大量文本数据训练模型，预测最有可能的词根形式；而基于机器学习的方法，则通过算法自动学习不同单词形态之间的转换关系。

随着技术的发展，现代的截词检索系统往往结合了多种方法，以达到更好的性能。这些系统不仅能够处理单一语言，还能跨语言工作，为用户提供更加灵活便捷的信息检索体验。

总之，截词检索作为信息检索领域的重要组成部分，极大地提升了用户获取信息的效率和准确性，对于构建高效、智能的信息检索系统具有重要意义。