STM(Statistic Text Matching)：是一个基于统计特征进行文本匹配的工具。深度学习如火如荼，但是此等基于统计的特征仍然在实际应用中举足轻重。一些常见的统计方法例如：Tf-idf、Bm-25、各种距离以及ctq、cqr分散在不同的包中，每次使用都要读不同包的文档，如果想同时使用几种统计量会写大量重复代码，本框架旨在简化这一部分的工作量。
支持一下几种类型的相似度计算（为了提高效率会使用多线程）
- Bow
- Tf-idf
- Bm25
- Edit-distance
- CQR
- CTR
支持同时计算多种相似度，并采用多种方式进行融合。
基于embedding的相似度，引入Faiss进行提速。
请看main.py(后续文档补充)