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# 3.3
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* 增加分词接口
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# 3.2
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* 将发布证书改为MIT
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# 3.1
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* 对空间临近词的邻居进行缓存，提高返回速度
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* nearby中处理OOV，返回 ([], [])
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# 3.0 - 更简单的定制和配置，增加了额外的开销
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* 去掉nearby words, 使用 kdtree检索空间词汇的最近临
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* 增加了对sk-learn的依赖，但是减少了对词向量的预处理
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* 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
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* 支持自定义word2vec模型，使用环境变量声明
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# 2.5
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* 使用空间距离近的词汇优化编辑距离计算
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# 2.3
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* 计算相似度时增加平滑策略
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# v1.6
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* use ```jieba``` instead of ```thulac``` as tokeninzer.
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* refine console log for Jupyter notebook. |