前言：
文本的检索和相似度计算在nlp的应用中有很重要的作用，本文介绍了一种简单方法对问答匹配进行一种实现，即在所有的query中找到和用户输入query罪匹配的一项。本方法比较适合细粒度的匹配。
主要技术：
（1）关键词分析：提取出Query中主要的关键词，作为检索源。
（2）全文检索：如mysql、ELsearch等均可。 作为召回。
（3）在召回数据中进行相似度计算找到最高匹配项。完成匹配。
关键词分析将在另一篇文章中进行记录，这里只是介绍匹配方法。
该批配方法按照移动距离最低的方式进行计算：
（1）首先需要训练词向量。
（2）将短句字pad到长句子的长度。
（3）随机调整词序列使得两个句子最相似（注意否定词的罚分）,也可以进行贪心匹配，这样效率更高。
效果如下：
wd.sentence_distance(u"雪人 怎么 制作 呀".split(), u"怎么 堆 雪人 啊".split())
雪人 怎么 制作 呀
雪人 怎么 堆 啊
0.3479853431949209
wd.sentence_distance(u"中国 哪 座 山 最高".split(), u"中国 最高 的 山 是 哪里".split())
中国 最高 的 山 是 哪里
中国 最高 * 山 座 哪
0.17140382731208006
后记：
该方法对句法结构不敏感。
需要种子库中每种语义尽量全，适合语义明确度较高的检索。
检索时不能进行词的相似。
注：之前工作整理。