# 3.1
* 对空间临近词的邻居进行缓存，提高返回速度
* nearby中处理OOV，返回 ([], [])

# 3.0 - 更简单的定制和配置，增加了额外的开销
* 去掉nearby words, 使用 kdtree检索空间词汇的最近临
* 增加了对sk-learn的依赖，但是减少了对词向量的预处理
* 优化了分词所使用的字典，也可以使用环境变量声明主字典
* 支持自定义word2vec模型，使用环境变量声明

# 2.5
* 使用空间距离近的词汇优化编辑距离计算

# 2.3
* 计算相似度时增加平滑策略

# v1.6
* use ```jieba``` instead of ```thulac``` as tokeninzer.
* refine console log for Jupyter notebook.