编辑距离即从一个字符串变换到另一个字符串所需要的最少变化操作步骤(以字符为单位,如son到sun,s不用变,将o->s,n不用变,故操作步骤为1). 为了得到编辑距离,我们画一张二维表来理解,以beauty和batyu为例: 图示如1单元格位置即是两个单词的第一个字符[b]比较得到的值,其值由它上方的值(1).它左方的值(1)和.它左上角的值(0)来决定.当单元格所在的行和列所对应的字符(如3对应的是a和b)相等时,它左上角的值+0,否则加1(如在1处,[b]=[b]故左上角的值加0即0+0=0…

这几天再看 virtrual-dom,关于两个列表的对比,讲到了 Levenshtein distance 距离,周末抽空做一下总结. Levenshtein Distance 介绍 在信息理论和计算机科学中,Levenshtein 距离是用于测量两个序列之间的差异量(即编辑距离)的度量.两个字符串之间的 Levenshtein 距离定义为将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑数,允许的编辑操作是单个字符的插入,删除或替换. 例子 ‘kitten’和’sitten’之间的 Levensht…

算法基本原理:假设我们可以使用d[ i , j ]个步骤(可以使用一个二维数组保存这个值),表示将串s[ 1…i ] 转换为 串t [ 1…j ]所需要的最少步骤个数,那么,在最基本的情况下,即在i等于0时,也就是说串s为空,那么对应的d[0,j] 就是 增加j个字符,使得s转化为t,在j等于0时,也就是说串t为空,那么对应的d[i,0] 就是 减少 i个字符,使得s转化为t. 然后我们考虑一般情况,加一点动态规划的想法,我们要想得到将s[1..i]经过最少次数的增加,删除,或者替换操作就转变为…

最近由于工作需要,接触了编辑距离(Levenshtein Distance)算法.赶脚很有意思.最初百度了一些文章,但讲的都不是很好,读起来感觉似懂非懂.最后还是用google找到了一些资料才慢慢理解.当我完全理解的时就想把自己探索时遇到的“坑”总结起来,为后人“乘凉”.于是就有了这篇博文. 下面先来看一下他的定义:    编辑距离就是用来计算从原串(s)转换到目标串(t)所需要的最少的插入.删除和替换 的数目,在NLP中应用比较广泛,如一些评测方法中就用到了(wer,mWer等),同时也常用来…

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }…

自然语言处理(5)之Levenshtein最小编辑距离算法 题记:之前在公司使用Levenshtein最小编辑距离算法来实现相似车牌的计算的特性开发,正好本节来总结下Levenshtein最小编辑距离算法. 算法简介: Levenshtein距离,是俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念.它是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.因此可以使用Levenshtein距离…

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> Lucene的FuzzyQuery中用到的Levenshtein Distance(LD)算法 博客分类: java 搜索引擎,爬虫 主题:Levenshtein Distance(LD); 相关介绍:Levenshtein distance是由俄国科学家Vladimir Levenshtein在1965年设计并以他的名字命名的.如果不能拼写或发Levenshtein音,通常可以称它edit distance(编辑距离): 用途:该…

Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解 鉴于我见到对算法本身分析非常透彻的文章以及实现的非常精巧的文章,所以就转载了,本文的贡献在于将两者结合起来,方便大家了解代码实现! 算法详解转自:http://www.searchtb.com/2011/07/%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%8C%B9%E9%85%8D%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89.html C语言代码实现转自: htt…

转自:http://blog.csdn.net/ddupd/article/details/19899263 KMP算法详解 KMP算法简介: KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,关于字符串匹配最简单的就是BF算法.BF算法是用两个游标分别指向母串S,模式串T,从开头向后面依次比较字符是否相等,如果相等继续同时向后滑动两个游标,不相等的话,T的游标回溯至开头,S的游标回溯至起初游标的下一位,这种算法原理非常简单,小学生都可以想的到. KMP算法是在BF算法的基础上加以改进的,它的特点是在遇到字…

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…