文档搜索引擎在处理文档的语义和上下文信息时，通常会采取以下几种方法：
自然语言处理（NLP）技术：搜索引擎会利用NLP技术来理解文档中的语义信息，包括词义、句法结构、语境等。通过分词、词性标注、实体识别等技术，搜索引擎可以更好地理解文档内容，从而提高搜索结果的准确性。
文档向量表示：搜索引擎会将文档转化为向量表示，以便进行语义相似度计算。通过将文档表示为向量，搜索引擎可以更好地衡量文档之间的语义相似度，从而提高相关文档的排名。
上下文建模：搜索引擎会考虑查询词的上下文信息，以更好地理解用户的意图。通过分析用户查询的上下文信息，搜索引擎可以更准确地理解用户的需求，并提供更相关的搜索结果。
深度学习技术：一些先进的搜索引擎会利用深度学习技术来处理文档的语义和上下文信息。通过神经网络模型的训练，搜索引擎可以学习到文档之间的复杂语义关系，从而提高搜索结果的质量。
在实际应用中，为了更好地处理文档的语义和上下文信息，管理者可以考虑以下方法：
通过以上方法，管理者可以更好地利用搜索引擎处理文档的语义和上下文信息，提高搜索结果的质量，从而提升用户体验和工作效率。