如果没有数据的时候，那只能通过正则或者规则来解决问题
但是有些基于概率的方法，必须有一定的数据
首先我们要对句子进行切分，使用分词
接着进行预处理：拼写纠错、stemming(将不同的单词转换到原型)、停用词过滤(a, an)、单词顾虑()
同义词等
之后进行文本表示：将文本转换成向量，这样可以使用各种公式去处理。tfidf，word2vec,seq2seq
接着计算相似度，给定两个向量计算相似度
根据相似度进行排序，排序后返回结果
分词工具
最常用的还是jieba，中文分词工具
分词一定得有一个词典库，
贪心算法：选择当前最好的解，不能保证全局最优
DP动态规划算法：可以降低复杂度，能保证全局最优
算法具备的能力， 当分词工具没达到需要的效果，要会去修改算法， 弥补不足
但是这种分词工具是没有开源的
最大匹配算法是一种贪心算法
最大匹配缺点：细分不能做到更好，局部最优、效率低（依赖max_len），歧义（不能考虑语义）
将生成的所有分词结果输入到语义工具，然后返回一个分割最好的结果
这种工具最经典的是语言模型 LM
先对一篇文章的单词出现概率进行统计，比如有简单的unique gram LM
那么每次单词当作独立事件考虑，计算一个句子的概率就是单词概率的乘积。
然后分出的哪个句子概率高就输出哪句
但是这种考虑单词概率的方式存在问题：如果这个单词出现概率很低，那相乘的结果就会很小，
进而导致计算机underflow\overflow
处理的方式就是在概率前加log，因为log函数是单调递增的(默认以10为底），概率只关心比较大小，
所以完全可以使用log，这样就把乘法变成了加法，加法是不容易出现overflow的
这种分两步：1、生成所有的可能分词情况，2、取出每个单词的出现概率，通过语言模型然后选出最好的。
但是这样复杂度太高
将两步合成一步，然后经过viterb算法，将整个流程优化，
log前加负号，是因为统计中偏向于找最小的，加负号可以让原来最大的变为最小项。同时x小于1，对数函数y是负数，加负号将其变为正数结果
下面将两步合并一步，把分词所有情况和计算句子概率合并一步
找那个最小的概率和，就是最好的结果
这时需要使用viterb算法来找最小概率，也就是一个最短路径
我的理解就是从最后一个结点每次找他的前驱结点的最短路径，最后找到开始结点，就组合成最短路径
拼写纠错是所有电商网站、搜索引擎的核心，搜索相关岗位都会用到
最短编辑距离：通过多少操作才能把候选单词，转换成目标单词
编辑距离三个操作：insert、delete、replace，三个操作没有次序，需要哪个操作使用哪个
编辑距离也是DP算法
比如上边用户输入 ： three候选词thesis
要计算编辑距离，首先e后插入s，然后r替换为i，第二个r替换为s，所以这个编辑距离就是3
计算出这些候选词的编辑距离，最小的为there\their
返回哪一个呢？这时候要根据上下文或候选词的词频来判断
了解DP算法：https://people.cs.clemson.edu/~bcdean/dp_practice/
从候选词中计算最小编辑距离的方法，要遍历整个的词典，这显然是不合适的，时间复杂度特别高
替代方法：用户输入后，通过三种操作add\delete\replace，生成编辑距离为1或者2的字符串，在这个范围当中进行拼写纠错
之所以选编辑距离1和2，因为可以覆盖绝大多数的字符串情况
如何选择出最有可能字符串c？
也就是计算p(c|s)概率的最大值，通过贝叶斯定理，得p(c|s) = p(s|c)*p©/p(s),
p(s)是固定的，常量，可以不考虑，所以最终就是计算p(s|c)*p©
p(s|c)表示的是在正确字符串为c的条件下，是s的概率，比如正确字符串是apple的情况下，用户输入是apple的概率p(s|c)
这个概率可以通过前期统计文章获得
