小米浏览器的搜索隐私词库关联性自动脱敏技术是一种基于人工智能和机器学习的技术，旨在保护用户的隐私。这种技术的主要逻辑如下：
1. 数据收集：首先，小米浏览器会收集用户的搜索历史、浏览记录等数据。这些数据包括用户搜索的关键词、网页标题、URL等。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括去除停用词、标点符号等，以便后续的文本分析。
3. 特征提取：从预处理后的数据中提取出有用的特征，如关键词、URL等。这些特征将用于后续的文本分类和聚类。
4. 文本分类：使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）对提取的特征进行分类，将关键词分为不同的类别。例如，可以将关键词分为“敏感词”、“普通词”等。
5. 关联性分析：对于每个类别的关键词，分析其与其他类别关键词的关联性。例如，如果一个关键词属于“敏感词”类别，那么它与其他“敏感词”类别关键词的关联性应该较高。
6. 脱敏处理：根据关联性分析的结果，对敏感词进行脱敏处理。例如，可以将“敏感词”替换为其他词语，或者在搜索结果中隐藏敏感词。
7. 结果展示：将脱敏后的搜索结果展示给用户，以保护用户的隐私。
通过这种技术，小米浏览器能够有效地识别和屏蔽用户的敏感词，从而保护用户的隐私。同时，这种技术也有助于提高搜索引擎的准确性和用户体验。