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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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)。
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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
嗯…我认为谷歌使用他们庞大的数据语料库(互联网)来做一些严肃的NLP(自然语言处理)。
例如，他们拥有来自整个互联网的大量数据，以至于他们可以计算出三个单词序列出现的次数(称为三元组)。因此，如果他们看到一个句子:“pink frugr concert”，他们可以看到它的点击率很少，然后在语料库中找到最有可能的“pink * concert”。
他们显然只是做了Davide Gualano所说的一种变化，所以一定要阅读那个链接。谷歌当然使用它所知道的所有网页作为一个语料库，这使得它的算法特别有效。
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。
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。
