1.基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，包括：S1、对数据库中存储的文本进行分词处理，得到若干不可再分词，判断数据库中每个不可再分词的字符数N：

若N≥3，将该不可再分词以键值对形式存储在短语词典中；将短语词典中的不可再分词定义为第一短语；

若N≤2，将该不可再分词以键值对形式存储在词汇词典中；将词汇词典中的不可再分词定义为第一词汇；

S2、对用户的输入文本进行分词处理，得到若干不可再分词，判断输入文本中每个不可再分词的字符数M：

若M≥3，将该不可再分词以键值对形式存储在短语列表中；将短语列表中不可再分词定义为第二短语；

若M≤2，将该不可再分词以键值对形式存储在词汇列表中；将词汇列表中的不可再分词定义为第二词汇；

S3、将第二短语在所述短语词典中进行匹配，计算第一匹配度：若第一匹配度为1，输出匹配文本作为最终推测结果；

若第一匹配度小于1，输出第一匹配度最高的一个或多个文本作为推测结果。

2.根据权利要求1所述的基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，步骤S1中，还包括对第一短语进行如下键值处理：定义前半部分字符、后半部分字符：若N为单数，则以中心字符为分界，将不可再分词分为包括中心字符的前半部分字符、包括中心字符的后半部分字符；

若N为双数，则将不可再分词等分为前、后两部分，分别为前半部分字符、后半部分字符；

分别以前半部分字符、后半部分字符为键，以不可再分词在短语词典中对应键的值作为值，以键值对形式存储至所述词汇词典中。

3.根据权利要求1所述的基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，步骤S3中，计算第一匹配度的方法包括：S301、将各第二短语按文本顺序进行排序，依次设定各第二短语的权重为A1，A2，…Ai，使A1最大；其中，i为第二短语编号；且当i≥3时，Ai≤A(i‑1)；

S302、逐个提取第二短语，与短语词典进行匹配，得到各第二短语匹配度n1，n2，…ni；

S303、计算第一匹配度：n＝A1×n1+A2×n2+…+Ai×ni。

4.根据权利要求3所述的基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，步骤S302中：

若第二短语在短语词典中具有直接匹配项，则其对应的第二短语匹配度为1；

若第二短语在短语词典中不具有直接匹配项，则采用字符相似度计算来确定其对应的第二短语匹配度。

5.根据权利要求4所述的基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，所述字符相似度计算包括如下方法：S3021、将不具有直接匹配项的第二短语拆分为单个字符，将每个字符逐一与各第一短语中的单个字符进行匹配；其中，若某个字符在某个第一短语内匹配成功，则结束对该第一短语的匹配，进入与下一个第一短语的匹配；

S3022、以单个字符匹配成功的个数，除以匹配成功的第二短语中字符总数，得到该第二短语相较于对应第一短语的相似度，提取其中最大值作为最高相似度；

S3023、将该第二短语的权重更新为(Ai×最高相似度)；其中Ai为该第二短语对应的原权重。

6.根据权利要求5所述的基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，所述计算第一匹配度还包括：

S3024、若所有第二短语在短语词典中均不具有直接匹配项，则直接输出所有第二短语更新后的权重，计算第一匹配度；

S3025、若至少一个第二短语在短语词典中具有直接匹配项，则将所有不具有直接匹配项的第二短语所降低的权重差值，增加至第一个具有直接匹配项的第二短语上，再输出所有第二短语更新后的权重，计算第一匹配度。

7.根据权利要求2所述的基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，当第一匹配度最高的文本为多个时，还包括：S4、将第二词汇在所述词汇词典中进行匹配，得到第二匹配度；

S5、计算最终匹配度＝(第一匹配度×第一匹配度的权重)+(第二匹配度×第二匹配度的权重)；

S6、以最终匹配度为推测值，输出推测值最高的一个或多个文本作为推测结果。

8.根据权利要求7所述的基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，当短语列表为空集时，所述第一匹配度的权重为0，所述第二匹配度的权重为1；

当短语列表不为空集、且词汇列表为空集时，所诉第一匹配度的权重为1，所述第二匹配度的权重为0；

当短语列表不为空集、且词汇列表也不为空集时，所述第一匹配度的权重为0.6，所述第二匹配度的权重为0.4。

9.根据权利要求8所述的基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，当词汇列表中有至少两个第二词汇时，通过如下方法计算所述第二匹配度：若某第二词汇在词汇词典中具有直接匹配项，则该第二词汇的匹配度为1；

若某第二词汇在词汇词典中不具有直接匹配项，则采用字符相似度计算来确定该第二词汇的匹配度；

其中，k为词汇列表中第二词汇的编号，Bk为第k个第二词汇的匹配度，mk为第k个第二词汇的权重。

10.根据权利要求9所述的基于文本相似度和关键字的语义推测方法，其特征在于，通过字符相似度计算确定第二词汇的匹配度的方法包括：将不具有直接匹配项的第二词汇拆分为单个字符，将每个字符逐一与各第一词汇中的单个字符进行匹配；其中，若某个字符在某个第一词汇内匹配成功，则结束对该第一词汇的匹配，进入与下一个第一词汇的匹配；

以单个字符匹配成功的个数，除以匹配成功的第二词汇中字符总数，得到该第二词汇相较于对应第一词汇的相似度；

提取最高相似度，将该第二词汇的权重更新为(mk×最高相似度)；其中mk为该第二词汇对应的原权重；

若所有第二词汇在词汇词典中均不具有直接匹配项，则直接输出所有第二词汇更新后的权重，计算最终匹配度；

若至少一个第二词汇在词汇词典中具有直接匹配项，则将所有不具有直接匹配项的第二词汇所降低的权重差值，增加至第一个具有直接匹配项的第二词汇上，再输出所有第二词汇更新后的权重，计算最终匹配度。