文本正确与否的打分，是否可以用基于CPU的简单算法来做?

1. 分别用length从6到2的sliding_window sub_string，在标准文本，如日记中查找。找到次数/寻找总数=正确率。
2. 进一步深入，则是sub_string与sub_string的顺序都不能错。顺序错了都会扣分。这个算法比较复杂，我暂时不写。

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1. 先用结巴分词，把所有文章分词，存入某个dict, {"word1": 0}
2. 再用这些词语把顺序提取出来，{"word1>word2":0}, 存入某个dict
3. 对于新文本，如果存在于word_dict，检测词语顺序匹配度，匹配越多，越正确

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