前段时间我发现了一篇文章:《如何编写拼写更正》，作者是Peter Norvig(谷歌公司的研究总监)。

这是一本关于“拼写纠正”主题的有趣读物。例子是用Python写的，但是很清楚，很容易理解，而且我认为算法可以很容易 翻译成其他语言。

下面是该算法的简短描述。 该算法包括两个步骤，准备和单词检查。

步骤1:准备-设置word数据库

最好是你能使用实际的搜索词和它们的出现。 如果你没有，你可以用大量的文本来代替。 计算每个单词的出现次数(流行度)。

步骤2。单词检查-找到与被检查的单词相似的单词

相似意味着编辑距离很低(通常是0-1或0-2)。编辑距离是将一个单词转换为另一个单词所需的插入/删除/更改/交换的最小数量。

从上一步中选择一个最流行的词，并建议它作为更正(如果不是这个词本身的话)。

几年前我在这方面看到过一些东西，所以可能已经改变了，但显然他们是通过分析相同用户在短时间内提交非常相似的查询的日志开始的，并根据用户如何纠正自己使用机器学习。

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“did you mean”算法的理论可以参考《信息检索导论》第3章。它可以在网上免费下载。第3.3节(第52页)准确地回答了你的问题。为了明确回答你的更新，你只需要一个单词字典，不需要其他任何东西(包括数百万用户)。

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。

前段时间我发现了一篇文章:《如何编写拼写更正》，作者是Peter Norvig(谷歌公司的研究总监)。

这是一本关于“拼写纠正”主题的有趣读物。例子是用Python写的，但是很清楚，很容易理解，而且我认为算法可以很容易 翻译成其他语言。

下面是该算法的简短描述。 该算法包括两个步骤，准备和单词检查。

步骤1:准备-设置word数据库

最好是你能使用实际的搜索词和它们的出现。 如果你没有，你可以用大量的文本来代替。 计算每个单词的出现次数(流行度)。

步骤2。单词检查-找到与被检查的单词相似的单词

相似意味着编辑距离很低(通常是0-1或0-2)。编辑距离是将一个单词转换为另一个单词所需的插入/删除/更改/交换的最小数量。

从上一步中选择一个最流行的词，并建议它作为更正(如果不是这个词本身的话)。