如果分类模型确定查询不是唯一的，则型的可能将查询传递给经过训练的规范化模型以生成查询的唯一版本。可以从原始查询中提取查询的一些特征和/或使用规范化模型处理其他输入，以生成与原始查询相关的唯一版本。
规范化模型可以是神经网络模型（机器学习）。该专利包含有关型 手机号码数据 的可能所用神经网络类型的更多细节。神经网络可以显示原始搜索查询的独特版本。它还描述了除了识别唯一的搜索查询之外，它还可以确定“给定搜索查询的一个或多个相关搜索查询”。
相关搜索查询可型的可能以根据
以下事实来确定：相关搜索查询通常户在原始搜索查询提交之后提交。查询规范化系统还可以确定相关搜索查询是否唯一。如果不是这种情况，它可以确定相关搜索查询的唯一变体。
例如，响应于给定搜索查询的提型的可能交，可以与给定查询的搜索结果一起呈现格式良好的变体的可选版本，并且如果被选择，则可以将唯一变体（或在某些实现中为相关查询本身）作为搜索查询提交，并且呈现唯一变体（或相关查询）的搜索结果。
再次，“意图”或搜索意图的概念出现在专利中，与相关查询（“人们还搜索了”）有关。
显示相关搜索查询的唯一变体而不是相关搜索查询本身的附加价值在于，它使搜索者更容易和/或更快地理解相关搜索查询的意图。
专利描述称，这有很大的附型的可能加价值：
这种有效的理解使用户能够快速提交格 如何将信息请求转化为销售 式良好的变体，以便在执行任务时快速发现附加信息（即，相关查询或格式良好的变体的结果）和/或使用户能够仅在意图指示在执行任务时可能相关的附加信息时提交此类查询。
以下是来自专利的相关唯一搜索查询的示型的可能例：
举一个例子，系统可以根据历史数据确定短语“假设路由器配置”与查询“重置假设路由器”相关，历史数据表明这两个查询由搜索系统的大量用户在时间上和/或顺序上彼此接近地提交。
在一些这样的实现中，查询规范化系统可以确定相关查询“重置假设路由器”不是格式良好的查询，并且可以确定相关查询的格式良好的变体，例如：“如何重置假设路由器”。
然后，可以在数据库中将格式正确的 泰国数据 变体“如何重置假设路由器”关联为“假设路由器配置”的相关查询 – 并且可以选择性地取代“重置假设路由器”和“假设路由器配置”之间的任何相关查询关联。