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?
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使用Levenshtein距离,然后创建一个度量树(或Slim树)来索引单词。 然后运行1-Nearest Neighbour查询,就得到了结果。
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使用Levenshtein距离,然后创建一个度量树(或Slim树)来索引单词。 然后运行1-Nearest Neighbour查询,就得到了结果。
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:-)
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。
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
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……