1.一種提供相關詞的方法，其特征在于，包括：

根據用戶輸入的關鍵詞，確定所述關鍵詞的各備選相關詞；

針對確定的各備選相關詞，確定所述關鍵詞與該備選相關詞在設定的每個特征上的特征分數，將確定的每個特征分數作為輸入參數值輸入相關性分數計算模型，得到該關鍵詞與該備選相關詞的相關性分數，其中，所述相關性分數計算模型為根據設定數量的已計算出相關性分數的關鍵詞與相關詞確定的；

根據得到的所述關鍵詞與各備選相關詞的相關性分數，在各備選相關詞中選擇提供給所述用戶的相關詞。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據設定數量的已計算出相關性分數的關鍵詞與相關詞，確定所述相關性分數計算模型，具體包括：

確定已計算出相關性分數的關鍵詞與相關詞作為訓練樣本，選擇設定數量的訓練樣本；

針對選擇的每個訓練樣本，根據所述設定的每個特征，確定該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞在每個特征上的特征分數，將已計算出的該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞的相關性分數確定為目標值，將確定的該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞在每個特征上的特征分數確定為輸入參數值；

根據針對每個訓練樣本確定的目標值和輸入參數值，采用設定的算法進行回歸運算，得到相關性分數計算模型。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述設定的每個特征，確定該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞在每個特征上的特征分數，具體包括：

確定分別采用該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞進行搜索，所得到的搜索結果在搜索結果類目上的相似度分數；以及

確定分別采用該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞進行搜索，所得到的搜索結果在搜索結果屬性上的相似度分數；以及

確定該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞的編輯距離作為編輯距離分數；以及

確定分別采用該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞進行搜索，所得到的搜索結果在搜索結果點擊上的相似度分數。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，確定分別采用該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞進行搜索，所得到的搜索結果在搜索結果類目上的相似度分數，具體包括：

采用該訓練樣本中的關鍵詞進行搜索，針對每個搜索結果類目，確定所得到的屬于該搜索結果類目的搜索結果的個數，以及得到的搜索結果總數，確定屬于該搜索類目的搜索結果的個數與搜索結果總數的比值；

將采用該訓練樣本中的關鍵詞進行搜索，針對每個搜索結果類目確定的每個比值構成的向量確定為關鍵詞類目向量；

采用該訓練樣本中的相關詞進行搜索，針對每個搜索結果類目，確定所得到的屬于該搜索結果類目的搜索結果的個數，以及得到的搜索結果總數，確定屬于該搜索結果類目的搜索結果的個數與搜索結果總數的比值；

將采用該訓練樣本中的相關詞進行搜索，針對每個搜索結果類目確定的每個比值構成的向量確定為相關詞類目向量；

確定所述關鍵詞類目向量與所述相關詞類目向量的余弦值，將所述余弦值確定為分別采用該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞進行搜索，所得到的搜索結果在搜索結果類目上的相似度分數。

5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，確定分別采用該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞進行搜索，所得到的搜索結果在搜索結果屬性上的相似度分數，具體包括：

根據該訓練樣本中的關鍵詞，確定采用該訓練樣本中的關鍵詞進行搜索所得到的搜索結果對應的每個屬性，以確定的每個屬性為元素構成第一集合；

根據該訓練樣本中的相關詞，確定采用該訓練樣本中的相關詞進行搜索所得到的搜索結果對應的每個屬性，以確定的每個屬性為元素構成第二集合；

確定所述第一集合與第二集合的交集以及并集，確定所述交集中包含的元素的個數與所述并集中包含的元素的個數的比值，將所述比值確定為分別采用該訓練樣本中的關鍵詞和相關詞進行搜索，所得到的搜索結果在搜索結果屬性上的相似度分數。