问题描述
关于以下问题，我需要一些建议。
为我提供了一组加权关键字（按百分比），需要在数据库中找到与这些关键字最匹配的文本。我会举一个例子。
我看到了这些关键字
- 太阳（90％）
- 国家公园（85％的关键词包含2个单词）
- 地标（60％）
现在可以说我的数据库包含3个文本条目，例如
- 通向太阳的路是位于美国西部落基山脉的风景秀丽的山路，位于蒙大拿州的冰川国家公园。
- 每个人都有一点太阳和月亮。每个人中都有一点男人，女人和动物。
- 混合动力汽车是使用不止一种推进方式的混合动力汽车，这意味着将汽油或柴油发动机与电动机结合起来。
很明显，第一个文本是最能描述给定关键字集的文本，所以这是我要向用户推荐的内容。在第二个文本后跟“ sun”关键字有些相关，这也是可以接受的选择。
第三条文本完全无关紧要，只有在其他所有方法都失败时才建议将其作为最后的选择。
我对这种东西是完全陌生的，所以我需要一些关于应该使用哪种技术/算法的建议。似乎涉及某种机器学习（nlp）或某种模糊逻辑。我不太确定。
解决方法
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