我一直在为一个投资组合管理工具开发一个内部网站。有很多文本数据,公司名称等。我对一些搜索引擎的能力印象深刻,它们可以非常快速地回答“你的意思是:xxxx”。
我需要能够智能地接受用户的查询,并不仅响应原始搜索结果,而且还响应“您的意思是?”当有一个极有可能的替代答案等
我正在开发ASP。NET (VB -别跟我过不去!)]
更新: 好吧,在没有数百万“付费用户”的情况下,我该如何模仿这种模式?
为每个“已知”或“正确”的术语生成拼写错误并执行查找? 还有其他更优雅的方法吗?
我一直在为一个投资组合管理工具开发一个内部网站。有很多文本数据,公司名称等。我对一些搜索引擎的能力印象深刻,它们可以非常快速地回答“你的意思是:xxxx”。
我需要能够智能地接受用户的查询,并不仅响应原始搜索结果,而且还响应“您的意思是?”当有一个极有可能的替代答案等
我正在开发ASP。NET (VB -别跟我过不去!)]
更新: 好吧,在没有数百万“付费用户”的情况下,我该如何模仿这种模式?
为每个“已知”或“正确”的术语生成拼写错误并执行查找? 还有其他更优雅的方法吗?
当前回答
你是说拼写检查器?如果它是一个拼写检查器而不是一个完整的短语,那么我有一个关于拼写检查的链接,其中算法是用python开发的。检查这个链接
同时,我也在从事一个项目,包括使用文本搜索数据库。我想这能解决你的问题
其他回答
除了上面的答案,如果你想自己快速实现一些东西,这里有一个建议-
算法
你可以在GitHub上找到该算法的实现和详细文档。
创建带有比较器的优先级队列。 创建一个Ternay搜索树,插入所有英语单词(来自Norvig的帖子)及其频率。 开始遍历TST,对于TST中遇到的每个单词,计算它与input_word之间的Levenshtein Distance(LD) 如果LD≤3,则将其置于优先队列中。 最后从优先队列中提取10个单词并显示。
我猜…它可以
寻找词语 如果没有找到,使用一些算法来尝试“猜测”这个词。
可能是来自人工智能的东西,比如Hopfield网络或反向传播网络,或者其他“识别指纹”,恢复损坏的数据,或者Davide已经提到的拼写纠正……
这是我找到的最好的答案,由谷歌的研究总监Peter Norvig实施和描述的拼写纠正器。
如果你想了解更多这背后的理论,你可以阅读他书中的章节。
该算法的思想基于统计机器学习。
这是一个老问题,我很惊讶没有人建议OP使用Apache Solr。
Apache Solr是一个全文搜索引擎,除了许多其他功能,还提供拼写检查或查询建议。从文档中可以看到:
默认情况下,Lucene拼写检查器首先根据 分由弦距计算和秒由频 (如有)在索引内的建议。
我的猜测是,他们使用了Levenshtein距离算法和他们收集的大量关于正在运行的搜索数据的组合。他们可以提取一组与输入的搜索字符串的Levenshtein距离最短的搜索,然后选择结果最多的搜索。