WantWords

WantWords万词王是一款基于人工智能语义模型开发的在线反向词典工具，由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）研发推出。它并非传统意义上的词典，而是一种全新的“意义检索”工具，能够帮助用户根据模糊的描述、意图或场景，快速反推出匹配的精准词语，从而解决“知道想表达什么，但一时想不起具体词语”的困扰。

什么是反向词典？为什么需要？

与传统词典“词语查释义”的使用方向不同，反向词典的工作逻辑是“据意查句”，即用户输入一句话或一个意思，系统通过语义分析和词义匹配，返回符合该描述的多个备选词语。这种方式对于写作、翻译、语言学习等场景具有非常大的帮助，尤其适用于：

• 遇到“舌尖现象”：知道要表达的意思，却一时想不起具体词；
• 想寻找更准确、生动或地道的表达；
• 语言学习者希望从语义入手扩充词汇量；
• 翻译工作者或写作者需要根据场景匹配恰当词汇；
• 特殊人群，如轻度语言障碍者辅助表达。

WantWords 的核心特性

WantWords 是国内目前少有的公开可用、完全免费、支持中英文互查的在线反向词典。其主要特点包括：

特性	说明
语义检索方式	用户输入一段自然语言描述（如“很高的山”），系统返回“高峻”“巍峨”等相关词汇
多语言支持	支持中文→中文、英文→英文、中文→英文、英文→中文四种检索方向
实时反馈机制	用户可对每个候选词进行“有用/无用”标记，系统记录以优化后续推荐结果
结果筛选功能	支持按词性、拼音首字母、笔画数等条件过滤结果，提高精确度
词源信息透明	每个词语可点击查看其详细释义及出处链接（如百度汉语、OpenHowNet 等）
开放免费访问	无需注册或登录，即可通过网页或微信小程序使用所有功能

这种“由意图到语言”的思维方式正好弥补了传统词典工具的短板，尤其适用于现代社交、写作和多语种交流日益频繁的语境下。

使用方式概览

WantWords 的使用门槛极低，支持两种主要访问方式：

• 网页版入口：直接访问官网 https://wantwords.net 即可使用全部功能。界面极简，适合桌面端操作，支持复制粘贴、关键词高亮等便捷操作。
• 微信小程序：在微信中搜索“万词王”或“WantWords”即可添加使用，便于随时随地移动端快速检索。

两者界面一致，数据同步，功能完整。小程序版本特别适合碎片化学习、写作时灵感检索等移动使用场景，极大提升了使用便利性。

场景价值体现

WantWords 不是单纯的学术工具，而是面向普通用户设计的实用性语言辅助平台。在真实使用中，它往往带来以下实际价值：

• 写作增强：替代重复使用的词语，提升文字多样性与表现力；
• 翻译支持：在跨语言表达中，帮助找到语义更贴近的本地词汇；
• 教学应用：作为语言教学工具，引导学生从语义构建词汇网；
• 人机交互：也可以作为语义输入接口的构件，用于 NLP 开发测试等。

与传统词典工具的区别

WantWords 与我们熟悉的新华字典、百度汉语、有道词典、金山词霸等工具在定位上截然不同。以下为主要差异对比：

对比维度	传统词典工具	WantWords（万词王）
检索方式	输入词语 → 查询释义	输入释义 → 返回可能词语
使用方向	自上而下（由词到义）	自下而上（由义到词）
适用场景	精确定义查阅、词义解释	表达构建、写作润色、翻译辅助、词语发掘
技术支撑	静态词库或规则匹配	深度语义模型 + 动态语料分析
用户角色	查阅者为主	创作者、表达者、学习者、开发者皆可
交互体验	查询—显示，流程固定	查询—筛选—反馈—持续优化，形成闭环互动

可以看出，WantWords 是一种更具“生成性”和“探索性”的语言工具，它不再局限于已有词语的单向解释，而是尝试通过智能技术让语言表达变得更自然、更自由。

背景与研发

清华大学自然语言处理实验室出品

WantWords 的研发主体是清华大学计算机系下属的自然语言处理与社会人文计算实验室（Tsinghua Natural Language Processing Lab, 简称 THUNLP）。该实验室长期专注于自然语言处理（NLP）、知识表示、文本生成等方向，曾产出多项具有国际影响力的研究成果。

项目起源：从科研问题到应用落地

WantWords 并非一开始就以“工具产品”视角启动，其最早的出发点是一个学术问题：如何通过自然语言描述来反推出词语？

这一问题被称为“反向词典任务”（Reverse Dictionary Task），在自然语言处理领域中已有一定研究历史。早期主要集中在英文语境，如通过句子找到英文词汇（如 WordNet-based Reverse Dictionary）。但中文语义的多义性、词义边界模糊等特点，让这项任务在中文领域的落地极具挑战。

THUNLP 团队结合多年在知识表示与语义计算方向的研究基础，提出构建多通道反向词典模型的设想。项目从模型训练、语料设计、语义表示到实际界面开发，历经数轮验证与重构，最终在 2020 年左右上线测试版，并于 2021 年正式向公众开放使用。

科研依托：模型论文与开源基础

WantWords 的核心技术来源于 THUNLP 发表的系列学术论文，尤其是发表于 AAAI-20 的《Multi-Channel Reverse Dictionary Model》。该模型设计的主要思路如下：

• 将用户输入的“描述性语言”编码为语义向量；
• 与已知词汇的向量进行相似度匹配；
• 使用多个语义通道（如上下文共现、定义嵌入、词性关联等）进行综合打分；
• 返回排序最相关的词语候选列表。

此方法不仅可以应用在中英文语义匹配中，还可以用于中英互译检索，提高跨语言表达的准确度。

模型使用 PyTorch 作为主要开发框架，并在多个开源语料库上训练，包括：

• 中文 WordNet 与 OpenHowNet 概念网；
• 汉语大词典释义；
• 中文维基百科部分语料；
• THUNLP 自构反义语对训练集。

此外，WantWords 的源码部分在 GitHub 上开源，包含核心模型、Web 应用接口、部署指南等，方便研究人员进行复现与扩展，也支持在本地部署进行定制化使用。

数据来源与可解释性保障

在词语推荐结果方面，WantWords 并不是黑箱操作，它提供了较高的可解释性。每个返回的词条，用户可以查看其详细释义链接，包括：

• 百度汉语：词语定义与近义词、反义词；
• OpenHowNet：义原结构与概念层级；
• 汉典（如已授权使用）：提供历史词源信息。

同时，用户点击结果词时，可以进入在线释义详情页，验证该词是否真正符合语义预期。这种“结果—释义”机制既提升了用户信任度，也方便后续反馈闭环的构建。

功能亮点

WantWords（万词王）之所以受到广泛欢迎，核心原因在于其提供了传统词典难以实现的一种全新“意义检索”路径。这种语义驱动的功能设计，使它成为写作者、翻译者、学习者乃至语言障碍人群的高效辅助工具。

意图描述式检索

WantWords 最核心的功能是“据意查句”。用户只需输入一段自然语言的描述，系统会返回一组含义接近的词语供参考。比如：

• 输入：“太阳落山后天边发红”，返回：“晚霞”“余晖”“霞光”等；
• 输入：“很快就忘记的词语”，返回：“短暂”“瞬间”“易逝”等；
• 输入：“人很安静，没有争执”，返回：“平和”“温和”“沉静”“中庸”等。

这种检索方式不依赖特定关键词，而是基于句子整体语义理解与匹配，适合在写作时找词灵感、翻译时确定本地表达、对语言模糊记忆进行唤醒等场景。

优势表现：

• 可输入完整句子，不限于关键词；
• 支持日常语言描述，如“有点丧”“天很冷”；
• 可以自动理解动词、形容词、名词等多种词性语境；
• 提供多个词汇备选，增强表达选择空间。

多语种及互译支持

WantWords 不仅支持中文检索，还内置了英文支持，并支持中英互查模式，具体包括四种语言方向：

检索方向	示例输入	输出示例
中文 → 中文	“高兴”	兴高采烈
英文 → 英文	“very tired and with no energy”	exhausted, fatigued, drained
中文 → 英文	“心情很轻松”	relaxed, relieved, easygoing
英文 → 中文	“lonely feeling”	孤独、寂寞、空虚

中英互译模式尤其适合翻译从业者和英语学习者，它不只是提供单词的直接翻译，而是帮助用户从概念出发，匹配更贴近目标语言习惯的表达方式。比如：

• 输入英文 “someone who keeps thinking too much”，系统不仅返回 “overthinker”，还会给出“想太多的人”、“思虑过重”这样符合中文表达习惯的词组。

智能筛选器：词性、拼音、笔画等多维度优化

在实际使用过程中，一个用户输入描述后可能会获得数十个候选词。为了让用户更快速地找到目标词，WantWords 提供了多维度的结果筛选功能：

筛选类型	功能说明	应用示例
词性筛选	支持名词、动词、形容词、副词等过滤	只显示动词或形容词，便于写作动词替换或修饰词扩展
拼音首字母	可输入拼音首字母筛选，如“h”开头的词	寻找以“h”开头的形容词，用于诗词、藏头等创作
笔画数筛选	限定汉字笔画范围，便于语言游戏或对仗构思	选择“10画以内”的词，用于对联或文言精简表达
词频排序	支持按语料词频或匹配度排序结果	找出使用频率高、语义最相关的表达

这类功能特别适用于特定写作情境，如古风、对仗、游戏命名、藏头诗等，增强工具的可塑性与创造性。

交互反馈与词义验证

WantWords 并不强推系统推荐结果，而是尊重用户的判断与参与。其核心交互设计中包括：

• 用户可以对每一个推荐词条点击“有用”或“无用”，影响未来系统排序；
• 可以直接收藏喜欢的词条，构建个人词汇库；
• 每个词语都可一键跳转查看权威释义，例如链接百度汉语、OpenHowNet 等网站；
• 对不符合期望的词，用户可以提交反馈，便于系统优化。

这种基于用户反馈机制的产品逻辑，在语言类工具中较为少见，也体现了 WantWords 的“模型—交互—优化”闭环设计理念。

使用示例与实际场景演示

在日常语言创作中，WantWords 的作用往往超出预期。以下列举几个常见实际应用场景：

• 学术写作中：避免重复使用“重要”、“明显”、“研究发现”等词语，输入“表示某事非常显著”，系统返回：“显著”、“突出”、“明显”、“鲜明”。
• 文案创作：输入“用来说明目标清晰”，返回“明确”、“清晰”、“具体”、“有指向性”等替代表达。
• 社交写作（微博、公众号）：输入“天气很好，心情舒畅”，推荐“晴朗”、“和煦”、“明媚”、“心旷神怡”等词语与成语，提升文字表现力。
• 翻译中英互查：中文“有点烦，但又无力去改变”，系统给出英文表达如 “frustrated but helpless” 或 “irritated with no motivation”，帮助用户找到更自然的英文表达。

这些例子展示了 WantWords 的高适配性和实战价值，尤其适合写作者、媒体编辑、翻译从业者与语言教育者等高频用户群体。

平台与使用方式

WantWords（万词王）作为一个专注于语言表达辅助的反向词典工具，始终坚持“零门槛访问”和“功能全平台覆盖”的开发理念。目前，它仅提供两种官方平台形式：网页版和微信小程序，用户无需注册或登录，即可免费使用全部核心功能。这种简洁、无负担的访问方式，也正契合了其作为语言检索工具“即用即走”的本质。

官方访问方式一：网页版

WantWords 的主要使用方式是通过其官方网站进行在线访问，地址为：

🔗 https://wantwords.net

打开页面后，用户可直接在顶部输入框中键入一段中文或英文描述，如“用来表达悲伤情绪”、“a strong desire to succeed”，系统便会立刻返回与该描述语义最匹配的词语列表。整个过程无需登录注册，响应速度快，界面清晰，操作极其直观。

网页版的优势特点如下：

优势特性	具体说明
无需安装	通过任意浏览器访问，无论是 Windows、Mac、Linux 皆可使用
支持快捷键操作	如输入框支持快捷键定位、结果支持滚轮查看、复制等便利交互
适合文本密集操作	写作、编辑、论文创作时可边写边检索，尤其适合重度写作者或学术工作者使用
页面轻量加载快	页面结构简洁，词库压缩优化好，移动网络下也能快速加载
深度词条链接	每个词语可点击跳转至详细释义页面，帮助用户进一步理解并验证结果

此外，网页版还提供多种语言方向的切换选项，包括“中文→中文”、“英文→英文”、“中译英”、“英译中”，用户可在页面右上角选择语言方向，实时切换检索逻辑。

官方访问方式二：微信小程序

为了满足移动端用户的便携使用需求，WantWords 同步推出了微信小程序版本。在微信中搜索“WantWords”或“万词王”，即可快速添加使用，支持固定在小程序列表，便于频繁访问。

小程序的功能与网页版高度一致，以下是其主要优势：

使用特性	描述
无需下载	免安装，即开即用，占用极小内存，不影响设备性能
同步功能	支持语言方向切换、词性筛选、用户反馈、词条详情查看等全部网页版功能
移动适配优秀	页面经过微信原生优化，适配各种屏幕尺寸，阅读与输入体验流畅
碎片时间使用	适合在通勤、等候、短暂停留时查词、积词、记录灵感
社交平台快捷分享	可一键将搜索结果通过微信发送给朋友或群组，用于协作写作或语言交流

小程序对学生群体、教师、内容创作者等经常使用手机进行写作与资料整理的人群尤其友好。同时，它也适合语言学习者作为日常词汇积累工具，在学习记录应用中形成个人词汇表。

平台功能一致性说明

WantWords 在两个官方平台上实现了功能同步与体验一致。无论用户在网页版还是小程序端进行描述式查询，均能获得同样的检索结果、词语筛选维度与详细释义入口。这种统一设计避免了多端版本混乱，也让用户可以根据场景自由切换设备，而无需重复学习界面或功能逻辑。

以下是平台对比概览：

平台	使用场景	支持功能	推荐人群
网页版	桌面写作、学习、翻译	全功能：检索、筛选、反馈、词源链接	学生、写作者、翻译工作者、科研人员
微信小程序	移动端查词、碎片积词	全功能：移动优化 + 快速启动	内容创作者、语言学习者、教师、上班族

无论哪种平台，WantWords 都秉持“极简而不简单”的原则，将 NLP 模型复杂度隐藏在后端，对用户呈现的永远是轻便、直观、可靠的检索体验。