q-gram 字符串相似

构建倒排索引与相似度计算
最新推荐文章于 2025-10-12 10:15:08 发布
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#string

本文介绍了一个简单的信息检索流程，包括对字符串进行切分、建立倒排索引以及计算文档间的相似度等步骤。

原帖：http://hi.baidu.com/tengteng2007/blog/item/1dee92101028cd08203f2e66.html

step1.对string进行q切分


step2.建倒排索引

step3.计算相似度

自然语言处理中的N-Gram模型详解
白马负金羁
04-29 15万+
N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。本文将从此开始，进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用。
百万级经过验证的分词词库，千万级Ngram
qengland的博客
07-06 2557
    因工作需要，最近在做自然语言处理方面的研究，第一步需要实现中文分词，市面上有许多开源的分词组件，本人使用的是word分词，但这些开源组件中的词库都比较小，因此这段时间主要是在网上爬了各种词库，并通过XX词典校验，挑选在XX词典中收录的（耗费相当多的精力）。    汇总词库：https://download.youkuaiyun.com/download/qengland/10522790    验证过...
Efficient Graph Similarity Joins with Edit Distance Constraints 基于路径的q-gram
CaptureItTechnology的博客
12-14 708
ppt链接
Java字符串相似度：各种字符串相似度和距离算法的实现：Levenshtein，Jaro-winkler，n-Gram，Q-Gram，Jaccard索引，最长公共子序列编辑距离，余弦相似度..
02-02
Java字符串相似度 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： <dependency> <groupId>info.debatty</groupId> <artifactId>java-string-similarity</artifactId> <version>RELEASE</version> </dependency> 或检查。 该库需要Java 8或更高版本。 总览 下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度。 归一化？ 公制？ 类型 成本 典型用法 距离 没有 是 O（米* n） 1 距离相似 是 没有 O（米* n） 1 距离 没有 没有 O（米* n） 1 光学字符识别 3 距离 没有 是 O（米* n） 1 3 距离 没有 没有 O（米* n） 1 相似距离 是
字符串匹配
Dandelion的博客
04-08 407
数据集成原理-字符串匹配
《实体解析与信息质量》-1.2.3.实体引用解析
chndata的专栏
02-06 1863
实体引用解析 实体引用解析所关注的是这样一个决策：两个引用实例是否等价，它们是否指向同一个实体？这个决策通常是通过引用的身份属性值的相似程度来做出的， 这样的做法被称为匹配（Matching）过程。当不同引用被断定为等价时，链接操作为他们赋予相同的链值。 匹配(Matching)和链接(Linking)大概是ER世界中最容易被混淆的两个术语了。链接是通过将不同引用赋予相同的通用标志符链值，
Precise and Fast Cryptanalysis for Bloom Filter Based Privacy-Preserving Record Linkage论文总结
桐青冰蝶Kiyotaka的博客
10-08 318
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, VOL. 31, NO. 11, NOVEMBER 2019
各种字符串相似度和距离算法的实现Levenshtein、Jaro-winkler、n-Gram、Q-Gram、Jaccard index、最长公共子序列编辑距离、余弦相似度…….zip
11-25
下载概述规范化、度量、相似性和距离基于 Shingles (n-gram) 的相似度和距离莱文斯坦规范化编辑加权编辑达梅劳-莱文斯坦最佳字符串对齐贾罗-温克勒最长公共子序列度量最长公共子序列N 元语法基于 Shingle (n-gram) ...
27、快速位并行近似字符串匹配与单间隙q-gram过滤器
最新发布
white的博客
10-12 24
本文介绍了两种高效的近似字符串匹配技术：快速位并行算法与单间隙q-gram过滤器。前者通过扩展BPM算法提升ABNDM的性能，在中等长度模式和较低误差下显著优于传统方法；后者利用带间隙的q-gram结构，有效提高了Levenshtein距离下的过滤效率。实验表明，ABNDM/BPM(cutoff)在多数场景下表现最优，尤其适用于DNA、蛋白质序列及自然语言搜索。文章还分析了不同算法在多种参数下的性能差异，并探讨了其在生物信息学、NLP和数据挖掘中的应用前景与未来发展方向。
压缩字符串的紧凑q-gram分析与常数空间BWT计算算法
### 压缩字符串的紧凑q-gram分析与常数空间BWT计算算法 #### 1. 压缩字符串的q-gram分析 在处理压缩字符串时，q-gram分析是一项重要的任务。它可以帮助我们更好地理解字符串的结构和特征。 ##### 1.1 算法正确性 ...
一个使用 Python 实现不同字符串相似度和距离度量的库_python_代码_下载
07-11
一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。目前实现了十几种算法（包括 Levenshtein 编辑距离和兄弟、Jaro-Winkler、最长公共子序列、余弦相似度等）。查看下面的汇总表以获取完整列表... python字符串相似度 下载 ...
Efficiently Indexing Large Sparse Graphs for Similarity Search基于K-AT树
CaptureItTechnology的博客
11-20 522
读图相似度的文章，经常遇到受到Q-gram模型的启发，提出新的模型的方法。网络上的解释一般都是n-gram的方法，原始方法在一个1948年的文献中提到过，有时间还得细细研究。 ...
应用Q-gram命中特征优化的近似串匹配算法
01-27
近似串匹配是文本检索、生物信息学和信号处理等领域的研究基础。为提高近似串匹配速度，采用分块的方法从匹配串中提取了新的q-gram命中特征，结合新特征提出了一种新的近似串匹配算法。实验数据表明新算法消耗了少量的过滤时间就获得了较高的过滤效率，结果显示新算法在各种匹配错误率下的匹配速度一直比经典的SWIFT算法快。
cobs:COBS-紧凑的位片签名索引（用于基因组k-Mer数据或q-Grams）
05-16
紧凑的位片签名索引（COBS） COBS（有效位切片签名索引）是反向索引和Bloom过滤器之间的交叉。 我们的目标应用是从文本文档中索引DNA样本或q-gram的k-mers，并使用用户选择的覆盖范围阈值对语料库进行近似模式匹配查询。 查询结果可能包含许多误报，这些误报会随着查询时间和在构建时确定的索引的误报率呈指数下降。 Pandey等人的Mantis的COBS紧凑而简单的数据结构在构建时间和查询性能方面优于其他指标。 在第二位。 但是，与Mantis和其他先前的工作不同，COBS不需要RAM中的完整索引，因此可以扩展到更大的文档集。 COBS有两个接口：（ ） C ++中的一个称为cobs的命令行工具（请参见下文） C ++库的Python接口 （请参阅 ） 有关COBS的更多信息，请参见：Timo Bingmann，Phelim Bradley，Florian Gauger
Gram矩阵
wangyang20170901的博客
01-11 6万+
1、Gram矩阵的定义 2、意义        格拉姆矩阵可以看做feature之间的偏心协方差矩阵（即没有减去均值的协方差矩阵），在feature map中，每个数字都来自于一个特定滤波器在特定位置的卷积，因此每个数字代表一个特征的强度，而Gram计算的实际上是两两特征之间的相关性，哪两个特征是同时出现的，哪两个是此消彼长的等等，同时，Gram的对角线元素，还体现
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songbinxu的博客
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N-gram模型
lengyuhong的专栏
11-19 4万+
     在介绍N-gram模型之前，让我们先来做个香农游戏（Shannon Game）。我们给定一个词，然后猜测下一个词是什么。当我说“艳照门”这个词时，你想到下一个词是什么呢？我想大家很有可能会想到“陈冠希”，基本上不会有人会想到“陈志杰”吧。N-gram模型的主要思想就是这样的。   对于一个句子T，我们怎么算它出现的概率呢？假设T是由词序列W1,W2,W3,…Wn组成的，那么P(T)=P(W1W2W3Wn)=P(W1)P(W2|W1)P(W3|W1W2)…P(Wn|W1W2…Wn-1)   但是这种
N-Gram 算法用来做相似度比较
百川汇海
10-19 1万+
<br />N-Gram 模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面n-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。在拼写检查里即是一个字母的出现概率只和前n-1个字母的出现概率相关,并且是前n-1个字母出现概率的乘积。
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