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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有一种特定的数据结构——三元搜索树——自然地支持部分匹配和近邻匹配。
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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。
有一种特定的数据结构——三元搜索树——自然地支持部分匹配和近邻匹配。
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。
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)。
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……
