演化算法求解近似最大匹配问题的时间复杂性分析

虽然演化算法已经广泛地被用于求解不同的组合优化问题，但是对于其时间复杂性目前仍然了解得比较少。最近，在这方面有了一些初步的研究，然而迄今的结果大多局限于讨论一些简单的演化算法(如(1 1)类型的演化策略)和人造的模型问题(如二进制类型的示例问题)，很少涉及到使用种群、杂交操作演化算法和传统的组合优化问题。因此，理论上需要分析演化算法，求解一些典型的组合优化问题的时间复杂性。     

一种结合正向最大匹配法和互信息的中文分词算法

中文分词是文本过滤的首要的基础性工作,也是智能化中文信息处理的关键。本文提出了一种结合正向最大匹配法和互信息的中文分词算法。实验结果说明,该算法能在一定程度上提高文本的分类性能。     

最大匹配算法研究

最大匹配算法是中文分词中最常用的方法,但其有着过分依赖于词典的弊端。对最大匹配算法进行了深入探讨与研究,使用n-gram技术更新词典解决其弊端,从而提高分词效果。最后通过双向匹配算法与n-gram相结合的实验验证了该方案的可行性,并对该方案进行了总结。     

基于逆向最大匹配分词算法的汉盲翻译系统

汉盲翻译是把汉字源文本自动翻译为对应的盲文文本,目前存在着多音字混淆、未登录词不能增加、不符合盲文分词连写规则等挑战.构建一个基于逆向最大匹配分词算法的汉盲翻译系统,能够较好识别多音字,自主添加未登录词,得到较正确的分词连写结果,有效提高了汉盲翻译的准确率.该系统基于词库可以区分出大多数多音字,能够得到较符合盲文分词连...     

串的最大匹配算法

本文给出了一个找出二串间最大匹配的算法,该算法可用于比较两个串的相似程度,它与串的模式匹配有别。     

基于Hash结构的逆向最大匹配分词算法的改进

分析中文的语义,首先要对句子进行分词.中文分词是中文信息处理中最重要的预处理,分词的速度和精度直接影响信息处理的结果.对传统的分词词典和算法进行了改进,提出了基于Hash结构的分词词典机制,并给出了一种改进的逆向最大匹配分词算法(RMM).该算法在重点考虑切分速度的同时兼顾了切分精度,在很大程度上消除了传统的最大匹配算法可能产生的歧义.实验结果表明,该分词算法在运行效率和结果的准确性方法有了很大的提高.     

基于Hash结构词典的双向最大匹配分词法

针对当前自然语言处理中中文分词基于词典的机械分词方法,正序词典不能作为逆向最大匹配分词词典以及反序词典维护困难的问题,提出一种新的词典构造方法并设计了相应的双向最大匹配算法,同时在算法中加入了互信息歧义处理模块来处理分词中出现的交集型歧义。该算法可以在分词的过程中显著提高分词的精确度,适用于对词语切分精度要求较高的中文语言处理系统。     

网络信息检索中堆栈-最大匹配自动分词算法研究

本文分析了现有分词算法存在的不足,研究了机械分词方法、堆栈技术理论以及最大匹配法自动分词工作流程,在此基础上,构建了堆栈-最大匹配自动分词模型,详细阐述了该模型基本结构和运行流程.最后针对该算法,进行了简单举例分析.     

最大概率匹配的矢量量化编码算法

文章提出了一种最大概率匹配的矢量量化编码算法,它为码书中的每一码字增加一个计数器,统计在编码图象时每个码字的出现的频数,并进行排序;在量化矢量时,根据当前码字出现频数大小依次选择侯选码字,即频数大的码字优先选为候选码字。该算法可以和已有的预测法结合,形成预测加最大概率匹配的联合矢量量化编码算法。实验表明,联合算法的效率较高,在最初几次的搜索中就能以较高的命中率命中最佳匹配码字。     

基于孪生网络和字词向量结合的文本相似度匹配

文本相似度匹配是许多自然语言处理任务的基础,本文提出一种基于孪生网络和字词向量结合的文本相似度匹配方法,采用孪生网络的思想对文本整体建模,实现两个文本的相似性判断.首先,在提取文本特征向量时,使用BERT和WoBERT模型分别提取字和词级别的句向量,将二者结合使句向量具有更丰富的文本语义信息;其次,针对特征信息融合过程中出现的维度过大问题,加入PCA算法对高维向量进行降维,去除冗余信息和噪声干扰;最后,通过Softmax分类器得到相似度匹配结果.通过在LCQMC数据集上的实验表明,本文模型的准确率和F1值分别达到了89.92%和88.52%,可以更好地提取文本语义信息,更适合文本相似度匹配任务.     

最大序列匹配问题及路由器解决方法

随着Internet用户数量的激增,突破IP路由器的性能限制已成为当前研究的热点。过去,路由器每个端口的价格要远高于交换机端口的价格。随着对路由器研究的深入,这一情况也相应改变。传统的路由器采用的是集中式控制结构,通常用一到两个处理器来实现其功能。为了增加通信量,最新的路由器采用了与交换机相类似的分布式体系结构,如图1所示。其中,中     

一种改进的最大匹配中文分词算法

最大匹配算法包括正向最大匹配和逆向最大匹配两种算法,是中文分词领域的基础性算法,目前被广泛应用于众多领域。文中在详细分析了最大匹配算法的优缺点的基础上,提出了一种改进的最大匹配分词算法。改进算法在分词前先对词库进行了规范化预处理,分词时由汉字检索到该字开头的词组,再按词组长度由长到短的顺序使用传统最大匹配算法检索词库。目的是解决传统方法匹配效率低下和不能切分长词的问题。经算法分析结果表明,改进的算法较传统的最大匹配算法高效,分词能力更强。     

最大正向匹配分词算法的VC++实现

做为最直接的分词思路,最大匹配具有直观、实现简单等优点,但也存在着精度低的致命缺点.本文对正向匹配算法做了实现和分析,为该方法的进一步改进打下了基础.     

基于改进Trie树结构的正向最大匹配算法

提出一种改进的Trie树结构,树节点记录了字符串与构词的位置信息,子节点采用哈希查找机制,在此基础上优化了中文分词的正向最大匹配算法。分词过程中利用自动机机制判断是否构成最长词,解决了正向最大匹配算法需要根据词长调整字符串的问题。算法时间复杂度为1.33,对比试验结果表明有较快的分词速度。基于改进Trie树结构的正向最大匹配算法提高了中文分词速度,尤其适用于词典结构需要实时更新的场合。     

一种改进的统计与后串最大匹配的中文分词算法研究

在比较各种传统分词方法优缺点的基础上,本文提出了一种新的分词算法。它采用改进的双向Markov链统计方法对词库进行更新,再利用基于词典的有穷自动机后串最大匹配算法以及博弈树搜索算法进行分词。实验结果表明,该分词算法在分词准确性、效率以及生词辨识上取得了良好的效果。     

基于递归式最大匹配法的数据库查询接口的实现

针对中史自然语言应用在数据库查询这一特殊领域，提出了比较适用于数据库查询的递归式最大匹配法，它是最大匹配法的改进算法。在该算法的基础上，实现了一个中文自然语言数据库查询的接口，该接口允许用户随意输入中文自然语言，把用户的输入语句处理后生成存放中间结果的多又树，然后根据多又树生成SQL语句，进行数据库查询。     

基于改进型最大匹配法的教学资源自然语义查询

中文智能信息检索中的关键是自然语言处理技术,汉语自动分词技术是中文自然语言处理的基础.基于机械匹配的分词方法简洁、实用,但该方法切分精度不高且无法有效克服切分歧义.针对机械匹配最大匹配算法的应用进行了改进,并将相似串应用于教学资源自然语义查询.     

中文分词算法之最大匹配算法的研究

对当前中文分词算法中的最大匹配算法进行研究,详细分析用该算法的长词优先原则进行分词切分,分析最大匹配算法的分类和用简单的例子阐明算法思想,并同时指出最大匹配算法所存在的缺点,提出优化设想。     

中文分词算法之最大匹配算法的研究

对当前中文分词算法中的最大匹配算法进行研究,详细分析用该算法的长词优先原则进行分词切分,分析最大匹配算法的分类和用简单的例子阐明算法思想,并同时指出最大匹配算法所存在的缺点,提出优化设想。