Question

可能重复：
How do you implement a “Did you mean”?

我正在编写一个应用程序，我需要类似于Google的功能“你的意思是什么？”搜索引擎使用的功能：

alt text

是否有可用于此类事情的源代码，或者我在哪里可以找到可以帮助我构建自己的文章？

Answer 1

你应该查看Peter Norvigs关于在几行python中实现拼写检查的文章： How to Write a Spelling Corrector它还有其他语言（即C＃）实现的链接

Answer 2

一年半前，我参加了一位谷歌工程师的研讨会，在那里他们讨论了他们的方法。主持人说他们的算法（至少部分）根本没有智能;而是利用他们可以访问的大量数据。他们确定，如果有人搜索“Brittany Speares”，点击什么，然后再搜索“Britney Spears”，并点击某些内容，我们可以对他们搜索的内容进行公平猜测，并可以建议将来

免责声明：这可能只是他们算法的一部分

Answer 3

Python有一个名为difflib的模块。它提供了一个名为get_close_matches的功能。来自Python文档：

get_close_matches(word, possibilities[, n][, cutoff])

返回最好的“好”列表   足够的“匹配。字是一个序列   需要密切匹配的   （通常是一个字符串），和   的可能性是要匹配的序列列表    word （通常是字符串列表）。

可选参数 n （默认值   3）是最大关闭数   匹配返回; n 必须是   大于0。

可选参数 cutoff （默认值   0.6）是范围[0，   1]。不得分的可能性   至少与 word 类似的是   忽略。

最佳（不超过 n ）匹配   其中包括可能性   在列表中，按相似性排序   得分，最相似的第一。

  >>> get_close_matches('appel', ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy'])
  ['apple', 'ape']
  >>> import keyword
  >>> get_close_matches('wheel', keyword.kwlist)
  ['while']
  >>> get_close_matches('apple', keyword.kwlist)
  []
  >>> get_close_matches('accept', keyword.kwlist)
  ['except']

这个图书馆可以帮助你吗？

Answer 4

您可以使用http://developer.yahoo.com/search/web/V1/spellingSuggestion.html来提供类似的功能。

Answer 5

您可以查看提供此功能的Xapian源代码，以及许多其他搜索库。 http://xapian.org/

Answer 6

我不确定它是否符合您的目的，但字符串编辑距离算法和字典可能足以满足小型应用程序的需要。

Answer 7

我会在google bombing上看一下这篇文章。它表明它只根据以前输入的结果建议答案。

Answer 8

AFAIK“你的意思是？”功能不检查拼写。它只根据谷歌解析的内容为您提供另一个查询。

Answer 9

可以在公开的 Introduction to Information Retrieval中找到关于这个主题的伟大章节。

Answer 10

你可以使用ngram进行比较：http://en.wikipedia.org/wiki/N-gram

使用python ngram模块：http://packages.python.org/ngram/index.html

import ngram

G2 = ngram.NGram([  "iis7 configure ftp 7.5",
                    "ubunto configre 8.5",
                    "mac configure ftp"])

print "String", "\t", "Similarity"
for i in G2.search("iis7 configurftp 7.5", threshold=0.1):
    print i[0], "\t", i[1]

你得到：

>>> 
String  Similarity
"iis7 configure ftp 7.5"    0.76
"mac configure ftp  0.24"
"ubunto configre 8.5"   0.19

Answer 11

看看Levenshtein-Automata

我在哪里可以了解更多有关Google搜索“你的意思”算法的信息？

11 个答案: