Khả năng mở rộng kết quả tìm được tới đoạn văn, phần hoặc tonà bộ vănb ản hoặc đoạn mã xungquanh cho phép quan sát hoặc mã hóa chúng trong một bối cảnh có ý nghĩa. "Thu hẹp" tìm kiếm như tìm kiếm đoạn từ ngữ và phân cắt Boolean, có thể tìm được những phân đoạn của câu . Chúng có thể không làm sáng tỏ vấn đề lắm, lệch khỏi bối cảnh; do đó hãy lưu chúng trong một bối cảnh thích hợp.
Khả năng mở rộng kết quả làm cho việc tìm kiếm, đặc biệt là tìm kiếm chữ, trở thành một công cụ mã hóa tự động linh hoạt. Nó có thể dùng để chuẩn bị rất nhanh dữ liệu và truy cập vào dữ liệu nhập khẩu từ lúc khởi đầu công trình nghiên cứu. Ví dụ, sử dụng nó để mã hóa tự động những câu trả lời cho những câu hỏi cụ thể xảy ra trong những vị trí khác nhau trong dữ liệu; tìm hiểu dữ liệu, theo đuổi các đường con, thu thập tài liệu về một chủ đề để duyệt và mã hóa lại.
Việc biết kết quả của những tìm kiếm từ ngữ là gì cũng rất thú vị, nhưng việc lưu giữ kết quả tìm thấy tại một node mở rộng đến bối cảnh nhất định còn giá trị hơn. Nếu bạn muốn tìm xem người ta nói gì về thủ trưởng của mình, bạn có thể tạo ra một node cho những từ ngữ đó, ví dụ, "Nóivềconngười/Thủtrưởng". Sau đó tìm kiếm kiểu mẫu đối với "[Thủ trưởng|GĐĐH|Giám đốc điều hành|nhà quản lý]" mở rộng đến đoạn văn, có thể có kết quả tìm được lưu trữ trong node đó. Vàkhi bạn duyệt văn bản dữ liệu bạn có thể bổ sung vào node đó những nội dung liên quan đến thủ trưởng mà tìm kiếm từ ngữ không thu được.
Giả sử phạm vi của bạn là các node người được phỏng vấn (mã hóa tất cả những gì một người đã nói, ở mọi nơi) ,bạn có thể tiến hành một cuộc tìm kiến và mở rộng kết quả tìm được tới toàn bộ văn bản phỏng vấn chứa một kết quả tìm kiếm. Và giờ đây, bạn trở lại một node mã hóa tất cả những văn bản này - bạn xếp chúng lại với nhau để nghiên cứu thêm. Bạn có thể dễ dàng tạo ra một bộ những tài liệu đó.