本文系统阐释了用Python实现相似词的三种主线：词典与规则、向量与深度学习、字符串相似度，并建议采用“召回+重排”的两阶段策略以兼顾准确与成本。内容涵盖中文分词与多语言预处理、词典规则与统计融合、word2vec/fastText与Sentence-BERT的语义检索、rapidfuzz处理拼写与缩写、评估与部署优化（P@k、MRR、向量索引、缓存）。文中给出方法与工具对比表，并结合实际场景说明在搜索、问答、知识库和项目协作中的落地路径，指出可将相似词扩展嵌入到研发项目全流程管理平台（如PingCode）的检索与知识模块以提升信息可达性。最后结合行业趋势与权威来源，强调通过大模型、RAG与轻量化嵌入的融合将增强相似词系统的长期稳定性与效果。

本文系统讲解了在Python中调用LTP的两条主要路径：使用现代“ltp”包进行一体化Transformer管线，或采用“pyltp”加载传统模型文件；并给出安装、核心API示例、批处理与服务化方案、性能优化与工具对比以及合规与部署建议。通过合理的模型管理、缓存与并发策略，可实现中文分词、词性、命名实体、依存与语义角色的高效处理；在生产环境中建议构建统一NLP服务层与标准化评估体系，并将变更、版本与审计纳入项目协作流程以保障持续交付与合规。