依据优质数据和深度神经网络技术，通过词语向量化来计算两个词之间的相似度
用于计算两个给定词语的语义相似度，基于自然语言中的分布假设，即越是经常共同出现的词之间的相似度越高
通过词语间语义相关性计算寻找人名、地名、机构名等词的相关词，扩大专有名词的词典，更好的辅助应用
通过寻找搜索query中词语的相似词，进行合理的替换，从而达到改写query的目的，提高搜索结果的多样性
基于高精度的词向量表示系统及海量样本训练学习，准确描述词义相似度
基于DNN深度学习大量样本训练模型，完成词语的向量化，建立高精度的词向量表示体系
大规模数据集进行模型训练，样本数据丰富，收录词汇覆盖度广，召回率高
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