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
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。
其他回答
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……
关于你的问题，如何在没有大量数据的情况下模仿行为——为什么不使用谷歌收集的大量数据呢?下载谷歌的sarch结果拼写错误的单词，并搜索“Did you mean:”在HTML中。
我猜现在这叫做混搭:-)
最简单的方法是动态规划。
这是一种从信息检索中借来的算法，在现代生物信息学中大量使用，以查看两个基因序列有多相似。
最优解采用动态规划和递归。
这是一个已经解决的问题，有很多解决方案。在你找到一些开源代码之前，一直在你的周围打转。
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。
以下是直接来自来源的解释(几乎)
搜索101 !
在分钟 22：03
值得一看!
基本上，根据谷歌前CTO Douglas Merrill的说法，它是这样的:
1)你在谷歌里写了一个(拼错的)单词
2)你找不到你想要的(不要点击任何结果)
3)你意识到你拼错了这个词，所以你在搜索框里重写了这个词。
4)你找到你想要的(你点击第一个链接)
这个模式乘以数百万次，显示了什么是最常见的拼写错误，什么是最“常见”的更正。
这样谷歌几乎可以立即提供每种语言的拼写纠正。
这也意味着如果一夜之间每个人都开始把night拼成“nigth”，谷歌会建议用这个词来代替。
EDIT
道格拉斯将其描述为“统计机器学习”。
他们知道谁更正了查询，因为他们知道哪个查询来自哪个用户(使用cookie)
如果用户执行查询，只有10%的用户点击了结果，而90%的用户返回并输入了另一个查询(带有更正的单词)，这一次90%的用户点击了结果，那么他们知道他们已经找到了更正。
它们还可以知道这些是否是两个不同的“相关”查询，因为它们拥有它们所显示的所有链接的信息。
此外，他们现在将上下文纳入拼写检查，因此他们甚至可以根据上下文建议不同的单词。
请看谷歌wave (@ 44m06 s)的演示，它展示了如何考虑上下文来自动纠正拼写。
这里将解释自然语言处理是如何工作的。
最后，这里有一个很棒的演示，可以添加自动机器翻译(@ 1h 12m 47s)到混合。
我已经在视频中添加了分钟和秒的锚，可以直接跳到内容，如果它们不起作用，可以尝试重新加载页面或手动滚动到标记处。
