10、自然语言处理中的字符串匹配、编码与标注方案

自然语言处理中的字符串匹配、编码与标注方案

在自然语言处理领域，字符串匹配、字符编码以及数据标注是非常重要的基础内容。下面将详细介绍近似字符串匹配、字符集编码以及相关操作的知识。

近似字符串匹配

近似字符串匹配在很多自然语言处理任务中都有应用，例如拼写检查、文本相似度计算等。这里以“language”和“lineage”两个字符串为例，介绍如何计算它们之间的最小编辑距离。

计算最小编辑距离

在Python中实现最小编辑距离的计算，步骤如下：
1. 计算字符串长度 ：使用 len() 函数分别计算源字符串和目标字符串的长度，并加1以考虑边界情况。
2. 创建表格 ：将表格初始化为一个列表的列表，用于存储编辑距离。
3. 初始化第一行和第一列 ：第一行和第一列的值分别表示从空字符串到对应子字符串的编辑距离。
4. 填充表格 ：根据编辑距离公式填充表格。如果当前字符相同，则复制操作的代价为0；否则，替换操作的代价为2。同时，考虑插入和删除操作的代价为1，取三者中的最小值作为当前单元格的值。

以下是具体的Python代码：

[source, target] = ('language', 'lineage')
length_s = len(source) + 1
length_t = len(target) + 1
# Initialize fir