استرجاع المرور والترتيب هو مهمة رئيسية في الإجابة على الأسئلة المفتوحة واسترجاع المعلومات. تعتمد الأساليب الفعالة الحالية في الغالب على المستردين المعتمدين على النموذج العميق المدربين مسبقا. تم عرض هذه الأساليب نموذجا بفعالية المطابقة الدلالية بين الاستعلامات والمرورات، أيضا في وجود عدم تطابق الكلمات الرئيسية، أي الممرات ذات الصلة بالاستعلام ولكن لا تحتوي على كلمات رئيسية مهمة. في هذه الورقة، نعتبر المسترد الكثيف (DR) وطريقة استرجاع الممر، و Re-Ranker Reveer، وهي طريقة إعادة ترتيب الشعبية. في هذا السياق، نحقق رسميا كيفية استجابة هذه النماذج والتكيف مع نوع معين من عدم تطابق الكلمة الرئيسية - التي تحدث عن طريق الكلمة الأساسية التي تحدث في استفسارات. من خلال التحقيق التجريبي، نجد أن الأخطاء المطبعية يمكن أن تؤدي إلى انخفاض كبير في فعالية الاسترجاع والترتيب. بعد ذلك اقترحنا إطارا بسيطا للتدريب في الطباعة المطبعية عن DR و Bert Re-Ranker لمعالجة هذه المسألة. نظرا لنتائجنا التجريبية على مجموعة بيانات مرتبة مرور MS MARCO، بإظهار مجموعة بيانات MS MARCO، من خلال التدريب على الأخطاء المطبعية المقترحة، يمكن أن يصبح تدريب DR و Bert Re-Ranker قويا للمخططات المطبعية في الاستفسارات، مما يؤدي إلى تحسين فعالية محسنة بشكل كبير مقارنة بالنماذج المدربة دون محاسبة بشكل مناسب عن الأخطاء المطبعية.