【问题标题】:Bi-gram model to predict text用于预测文本的 Bi-gram 模型
【发布时间】:2020-05-16 02:59:37
【问题描述】:

我计划实施二元模型来预测搜索文本。如果用户经常搜索“测试搜索词”,然后如果用户键入“测试”,我希望自动建议“测试搜索词”

我有搜索文本的数据列表。我正在尝试使用 bi-gram,即使用户键入“Tast”,它仍应提供“Test search word”。我正在用Java实现它。我正在寻找一个库来提供我拥有的数据,当我通过用户键入的文本时,它应该提供预测。

经过研究,我发现以下链接

但他们对我的情况没有帮助。有没有适合我目的的 Java 库?

【问题讨论】:

    标签: machine-learning nlp n-gram


    【解决方案1】:

    我正在考虑两种解决方案:

    第一

    • 在MARISA(递归实现存储的匹配算法)TRIE 数据结构(针对关键字搜索和自动完成优化的数据结构)中为每个用户字符串查询编制索引。
    • 准备 Levenshtein 距离测量方法以容忍拼写错误。

    现在,对于每个新用户查询 q,获取在 MARISA TRIE 中将您的查询 q 作为前缀(在错字容错之后)索引的所有字符串。

    第二

    使用弹性搜索建议器

    文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/search-suggesters.html#completion-suggester

    请注意,部分建议功能仍在开发中。

    希望有所帮助

    【讨论】:

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