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
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。
其他回答
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
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。
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)。
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)。
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:-)
