『姐是老中医，专治吹牛逼』——著名歌唱家花粥
目录结构1、前言2、背景介绍3、书籍介绍4、框架选型分词向量化5、数据处理6、训练模型7、输出相似度8、数据样本9、可视化10、结论前言
中国古籍，汗牛充栋，源远流长，即使皓首穷经，人一生能博览的书籍也是少之又少，能深入参悟的就更是稀有。
好在现在是AI时代，通过机器学习可以快速大量处理包括文本在内的各种数字文档，借助AI，我们也可以提高对于知识处理和提炼的效率。
本文将以横跨明清两代的医学家陈士铎的毕生心血《医学全书》为例，用AI研习经典，用人工创作智慧。
励志照亮人生，程序猿改变世界。
背景介绍
陈士铎，字敬之，号远公，别号朱华子，又号莲公，自号大雅堂主人，浙江山阴（今浙江绍兴）人。约生于明朝天启年间，卒于清朝康熙年间。据嘉庆八年《山阴县志》记载：“陈士铎，邑诸生，治病多奇中，医药不受人谢，年八十余卒。“
书籍介绍
陈士铎是清代初期的著名医学家，一生的著述非常多。
《医学全书》总共3.7M，汉字约万字，全部文言文。一个勤奋的读者，每天阅读字，需要多天完成第一轮学习。
至于归纳整理，就需要更久的时间。所以说，学医需谨慎。
框架选型
中文处理文本，第一步分词，第二步向量化。
1、分词
分词我选用了开源项目结巴分词：
