Coze中实现抖音视频搜索功能时，如何优化模糊匹配算法以提升搜索精度？

Question

在Coze中实现抖音视频搜索功能时，如何优化模糊匹配算法以提升搜索精度？ 常见的技术问题在于：如何处理用户输入的查询词与视频标题、标签或描述之间的语义差异？例如，当用户搜索“跳舞教学”时，可能希望找到包含“舞蹈教程”或“舞步学习”的视频。但传统的字符串匹配算法可能无法准确识别这些语义相关的内容。 解决此问题的关键在于引入自然语言处理（NLP）技术，如词嵌入（Word Embedding）或BERT模型，计算查询词与视频元数据之间的语义相似度。同时，结合编辑距离算法（如Levenshtein距离）优化拼写错误容忍度，进一步提升模糊匹配效果。此外，通过分析用户点击行为，采用机器学习方法动态调整匹配权重，可显著提高搜索结果的相关性和用户体验。