1. 将架构思想映入算法，使得算法也有架构
2. 采用漏斗方式结构，层层过滤筛选
3. 具体步骤：
1）通过传统的距离，比如编辑距离，语义距离做计算，但要做纠正，解决比如，自体脂肪注射臀部 和 自体脂肪注射胸部， 一字之差，从编辑距离看很大，从语义上看差别很大，这时候能不能引入惩罚机制呢？
2）不仅仅引入距离，还引入文本指纹，先做hash，类似LSH，搜索一样，取小聚类集先换回，再判断
3）将得分高的，纳入结合做仲裁，实在模糊的，引入短文本相似深度学习算法，比如，基于交互的孪生网络，double embeding的DE-CNN，等相似网络，其大体架构 embedding+CNN+BiLSTM
4) 继续改进，将词向量输入，改为bert族向量，将BiLSTM改为Transformer+attention
总结，其核心在于定义“距离”，可以像这样定义序列话的层层距离筛选，但是缺点的无法并行，拉的太长难免有些慢，如果击穿的话，但大多数情况下，在浅层就已经被筛选出来，其次，还可以尝试，将距离从低位映射到高维，但是维度如何定义，值得思考！
不多说，也不能多说，点到为止！
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