NLP-最小编辑距离 - 相关文章

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stanford NLP学习笔记3：最小编辑距离（Minimum Edit Distance）

I. 最小编辑距离的定义最小编辑距离旨在定义两个字符串之间的相似度(word similarity).定义相似度可以用于拼写纠错,计算生物学上的序列比对,机器翻译,信息提取,语音识别等. 编辑距离就是指将一个字符串通过的包括插入(insertion),删除(deletion),替换(substitution)的编辑操作转变为另一个字符串所需的最少编辑次数.比如: 如果将编辑操作从字符放大到词,那就可以用于评估集齐翻译和语音识别的效果.比如: 还可以用于实体名称识别(named entity r…

【NLP_Stanford课堂】最小编辑距离

一.什么是最小编辑距离最小编辑距离:是用以衡量两个字符串之间的相似度,是两个字符串之间的最小操作数,即从一个字符转换成另一个字符所需要的操作数,包括插入.删除和置换. 每个操作数的cost: 每个操作数的cost一般是1 如果置换的cost是2,而插入和删除的cost是1,我们称之为Levenshtein 距离. 作用: 计算衡量机器翻译和语音识别的好坏:将机器得到的字符串与专家写的字符串比较最小编辑距离,以一个单词为一个单位. 命名实体识别和链接:比如通过计算最小编辑距离,可以判定IBM.I…

C#实现Levenshtein distance最小编辑距离算法

Levenshtein distance,中文名为最小编辑距离,其目的是找出两个字符串之间需要改动多少个字符后变成一致.该算法使用了动态规划的算法策略,该问题具备最优子结构,最小编辑距离包含子最小编辑距离,有下列的公式. 其中d[i-1,j]+1代表字符串s2插入一个字母才与s1相同,d[i,j-1]+1代表字符串s1删除一个字母才与s2相同,然后当xi=yj时,不需要代价,所以和上一步d[i-1,j-1]代价相同,否则+1,接着d[i,j]是以上三者中最小的一项. 算法实现(C#): 假设两个…

lintcode：最小编辑距离

最小编辑距离给出两个单词word1和word2,计算出将word1 转换为word2的最少操作次数. 你总共三种操作方法: 插入一个字符删除一个字符替换一个字符样例给出 work1="mart" 和 work2="karma" 返回 3 解题动态规划解题定义矩阵dp[][] dp[i][j] 表示word1前i个字符 [0,1,2,...,i-1] 和 word2前j个字符 [0,1,2,...,j-1]的编辑距离 ch1 = word1.charAt…

自然语言处理(5)之Levenshtein最小编辑距离算法

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…

POJ 3356 AGTC(最小编辑距离)

POJ 3356 AGTC(最小编辑距离) http://poj.org/problem?id=3356 题意: 给出两个字符串x 与 y,当中x的长度为n,y的长度为m,而且m>=n.然后y能够经过删除一个字母,加入一个字母,转换一个字母,三种操作得到x.问最少能够经过多少次操作分析: 我们令dp[i][j]==x表示源串的前i个字符变成目串的前j个字符须要x步操作. 初始化: dp[0][i]==i且 dp[i][0]=i. 上述前者表示加入源串i个字符, 后者表示删除源串i个字符. 状态…

Minimum edit distance（levenshtein distance）(最小编辑距离)初探

最小编辑距离的定义:编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离.是指两个字串之间,由一个转成还有一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包含将一个字符替换成还有一个字符.插入一个字符,删除一个字符. 比如将kitten一字转成sitting: sitten(k→s) sittin(e→i) sitting(→g) 年提出这个概念. Thewords `computer' and `commuter' are very similar, and a change of…