如果词可能有缩写、近义词或拼写差异，可以使用 字符串相似度算法

在C#中，如果不调用外部AI服务，可以通过以下几种本地方式来判断两个词是否属于同一类别或列表：

1. 字符串精确匹配（完全匹配）

如果只是简单的固定列表匹配，可以直接使用 Contains 或 Equals 方法：

List<string> category1 = new List<string> { "班级排名", "年级排名" };
string input = "年排";

bool isMatch = category1.Any(x => x.Contains(input) || input.Contains(x));
// 或者更严格的匹配
bool isExactMatch = category2.Contains(input);

2. 模糊匹配（相似度计算）

如果词可能有缩写、近义词或拼写差异，可以使用 字符串相似度算法，如：

• Levenshtein Distance（编辑距离）
• Jaro-Winkler Distance
• Cosine Similarity（词向量方式，但需要本地词库）

示例（使用 FuzzySharp 库，需安装 FuzzySharp NuGet 包）：

using FuzzySharp;

List<string> category = new List<string> { "班级排名", "年级排名" };
string input = "年排";

// 返回相似度最高的词
var bestMatch = Process.ExtractOne(input, category, scorer: ScorerCache.Get<PreparedRatioScorer>());
if (bestMatch.Score > 80)  // 设定阈值，如80%
{
    Console.WriteLine($"匹配到: {bestMatch.Value}");
}

3. 正则表达式（模式匹配）

如果词有固定模式（如“XX排名”），可以用正则表达式：

string input = "年排";
bool isMatch = Regex.IsMatch(input, @"(班|年)级?排名?");

4. 本地词向量（Word Embeddings）

如果有本地词向量库（如 Word2Vec、FastText 的预训练模型），可以计算词相似度：

// 示例：使用 TensorFlow.NET 或 ML.NET 加载本地词向量模型（较复杂）
// 需要提前训练或下载词向量文件

推荐方案

• 如果词表固定且简单 → 方法1（精确匹配）
• 如果有缩写或相似词 → 方法2（FuzzySharp）
• 如果涉及复杂语义 → 方法4（本地词向量，但实现较复杂）

最简单的方式是 FuzzySharp，安装命令：

Install-Package FuzzySharp

这样可以避免调用AI，完全在本地运行。