楼主: 人工智能-AI
514 0

基于编辑距离的中文组织机构名简称-全称匹配算法 [推广有奖]

  • 0关注
  • 10粉丝

会员

学术权威

71%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
25 个
通用积分
0.0436
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
37770 点
帖子
3776
精华
0
在线时间
853 小时
注册时间
2017-9-5
最后登录
2018-4-11

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
摘要:在面对中文语言环境下组织机构名简称-全称匹配这一具体问题时,经典的基于编辑距离进行字符串相似匹配方法的实用性有所下降。基于编辑距离的思想,提出了一种改进匹配算法:首先对简称和全称进行分词,以切合中文的语法结构特点;之后结合重定义的词汇语义相似度度量方法,修改编辑操作权重,并通过自适应学习的方式进一步修正;最后选择与简称编辑距离最小的全称作为匹配结果。实验结果表明,该算法匹配准确率比原始方法有较大提升。http://www.cqvip.com//QK/95079A/201205/42133278.html

送人玫瑰,手留余香~如您已下载到该资源,可在回帖当中上传与大家共享,欢迎来CDA社区交流学习。(仅供学术交流用。)

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:组织机构 cqvip 度量方法 HTML HTTP 文本挖掘 机器学习 编辑距离 组织机构名 简称-全称匹配

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加JingGuanBbs
拉您进交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-5-30 15:45