zkq1314/relatedword

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相关搜索推荐 使用 Flask 实现python 接口，之后的效果类似于 bing 的相关搜索推荐 api（ https://api.bing.com/osjson.aspx?query={搜索词} ）。

word2vec

使用 word2vec 训练词向量，用gensim 工具包中的most_similar()方法找到 query 词的前十个近义词并返回json 格式结果。

训练语料

语料使用了维基百科中英文预料，训练参数使用默认参数，得到的模型大小为3.64G. 另外需要新建 data 目录存放训练好的模型（二进制.bin文件）

实现效果

访问http://localhost:5000/?query=houston 使用？连接 query 与 url

后续想法

单纯使用 word2vec 的相近词向量并不能完全达到用户想要得到的搜索结果。针对汉语而言，准备加入偏旁信息来推荐相关搜索词。