作業中遇到一個需求，規范人為輸入的特定詞匯，大概有100多個詞匯，類似下面的情況（關鍵詞比地名復雜一些）
之前是用if else處理的，偽代碼如下：
string TempStr;
if(TempStr.Contains("海淀") && TempStr.Contains("北京") )
{
return "北京市海淀區";
}
else if(TempStr.Contains("山東") && TempStr.Contains("威海") )
{
return "山東省威海市";
}
……//等等一共兩百多個else，內容也比較復雜，甚至還有正則匹配之類的
else
{
return "匹配失敗";
}
因為我的作業是寫Excel插件的，這一百多個 else if 太影響運行效率了，而且維護起來也很不方便，增加詞匯也困難，
這兩天找了一些相關的知識，打算對這部分進行優化，用nlp中的tf-idf方法進行關鍵詞相似度的計算，
整個流程大致是：在資料庫中建立關鍵詞映射表，在插件啟動時讀取為字典，在使用時如果查詢不到，就計算相似度并上傳到映射表，
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