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1. 假设每个单词都有自己的变种书写形式，缩写、扩写，原样照写。
2. 变种形式的单词，可能是恰巧和另一个单词拼写相同，可能是写错了，可能是有特定缩略形式。
3. 词汇表的数量是有限的，比如说原始单词就 2000 个。
4. 用户的书写习惯不同，例如 apple 这个单词，有人写作 ape ，有人写作 apl ，有人写作 apple ，有人写作 opple ，有人写作 udtp （某种意义上是正确的）。
5. 存在用户随意输入的情况。
于是我们就有一堆字符串，希望能够确定这个字符串最可能是哪个原始单词。
说说我的今天工作，我把 word 和 aliases 丢到神经网络里训练，用 alias 预测 word ，结果是它几乎不认识没见过的 alias ，错误率很高。
这是因为那些字符串我自己也还原不出来，可能是用户随意打的。
各位大佬有没有什么好的建议？
2. 变种形式的单词，可能是恰巧和另一个单词拼写相同，可能是写错了，可能是有特定缩略形式。
3. 词汇表的数量是有限的，比如说原始单词就 2000 个。
4. 用户的书写习惯不同，例如 apple 这个单词，有人写作 ape ，有人写作 apl ，有人写作 apple ，有人写作 opple ，有人写作 udtp （某种意义上是正确的）。
5. 存在用户随意输入的情况。
于是我们就有一堆字符串，希望能够确定这个字符串最可能是哪个原始单词。
说说我的今天工作，我把 word 和 aliases 丢到神经网络里训练，用 alias 预测 word ，结果是它几乎不认识没见过的 alias ，错误率很高。
这是因为那些字符串我自己也还原不出来，可能是用户随意打的。
各位大佬有没有什么好的建议？
 | 1 sonnyclarity492 OP 当然了，词汇表限定在某个专业领域，也不是随便什么单词，但有些输入确实看不懂，一个个去猜的话很费时间 |
 | 2 aloxaf 2024-06-11 17:51:37 +08:00 感觉这事儿适合 LLM 。如果只是单纯的简写/拼错的话，用模糊匹配或许也行。 话说我没明白 apple 究竟是咋样才能拼成 udtp…… |
| 3 sonnyclarity492 OP |
 | 4 3dward 2024-06-12 09:00:51 +08:00 |
 | 5 l22576283 2024-06-12 11:26:34 +08:00 这个场景得依赖上下文推测才行，我觉得直接上大模型吧，让大模型根据上下文推测用户的缩写表达的单词 |
 | 6 realJamespond 2024-06-12 11:44:19 +08:00 搜下 Levenshtein Distance 距离算法应该可以 |
| 7 sonnyclarity492 OP @realJamespond 编辑距离我尝试过了，结果不理想，要不就是概率很低，要不就是乱匹配 |
| 8 sonnyclarity492 OP @l22576283 很遗憾，我也想要上下文，但是仅仅是单词短语，国家、地区信息也不提供 |
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