Minimum Edit Distance最小编辑算法

最新推荐文章于 2025-12-31 21:25:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-31 21:25:26 发布 · 538 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法

本文介绍了编辑距离算法的基础概念，包括Hamming距离与Levenshtein距离，并探讨了这些算法如何应用于自然语言处理中的字符串匹配问题。通过动态规划方法求解最小编辑距离，帮助读者理解如何衡量两个字符串之间的相似度。
GeoAnt
关注
C/C++ edit distances最小编辑距离算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-18 3233
最小编辑距离算法（Edit Distance），也被称为Levenshtein距离，是一种用来衡量两个字符串之间相似度的算法。它衡量的是将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括插入一个字符、删除一个字符和替换一个字符。算法的思想是通过动态规划的方法计算出两个字符串之间的最小编辑距离。
JAVA:实现EditDistance编辑距离算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-10 399
JAVA:实现EditDistance编辑距离算法(附完整源码)
GET3D 论文笔记（二）损失函数与指标
duoyasong5907的博客
02-20 1510
get3d
【r-GAN】论文翻译 - Learning Representations and Generative Models for 3D Point Clouds
xiaoyaolangwj的博客
07-14 2702
摘要： 三维几何数据为研究表示学习和生成建模提供了一个很好的领域。在本文中，我们研究用点云表示的几何数据。介绍了一种具有最先进的重构质量和泛化能力的deep AutoEncoder (AE) 网络。学习表示在三维识别任务上优于现有方法，通过简单的代数操作实现了形状编辑，如语义部分编辑、形状类比、形状插值以及形状补全。我们对不同的生成模型进行了深入的研究，包括在原始点云上运行的GANs、在我们AEs的固定潜空间中训练的具有显著提升的GANs以及高斯混合模型(GMMs)。为了定量地评估生成模型，我们引入了基于
【点云系列】生成模型衡量指标
weixin_43882112的博客
11-01 3077
文章目录生成模型指标1. Jsnsen-Shannon Divergence （JSD）2. Coverage （COV）3. Minimum matching distance （MMD）4. l-nearest neighbor accuracy（l-NNA） 生成模型指标 1. Jsnsen-Shannon Divergence （JSD） 作用：计算两个点边际的分布 PrP_rPr​和PgP_gPg​分别是对照参考点集和生成的点集的边缘分布，近似的将空间离散化成28328^3283体素，每个点对
论文翻译：Learning Representations and Generative Models for 3D Point Clouds
热门推荐
e2297192638的博客
04-14 1万+
摘要： 三维几何数据为研究表示学习和生成建模提供了一个很好的领域。在本文中，我们研究用点云表示的几何数据。介绍了一种具有最先进的重构质量和泛化能力的deep AutoEncoder (AE) 网络。学习表示在三维识别任务上优于现有方法，通过简单的代数操作实现了形状编辑，如语义部分编辑、形状类比和形状插值以及形状补全。我们对不同的生成模型进行了深入的研究，包括在原始点云上运行的GANs、在我们AEs...
【点云系列】Learning Representations and Generative Models for 3D pointclouds
weixin_43882112的博客
12-28 2574
摘要： 本文要点： 研究点云的表示方法，主要使用deep AutoEncoder。 对比了不同的生成模型，l-GAN要好多GMMs： 模型包括： 1）GANs： 直接作用于原始点云； 2）l-GANs（latent-GANs）： 直接作用在潜在空间的点云特征，用AE先提取潜在空间点云特征； 3）GMMs： 高斯混合模型 评估方法： 1）样本保真度； 2）覆盖率度量； 贡献点： 一种新的点云AE框架； 第一套点云深度生成模型； 新的衡量指标，基于两个不同的点云集合之间的最佳匹配； 背景： 度量方式 J
最小编辑距离（Minimum Edit Distance）
qq_40773984的博客
09-30 706
利用动态规划求解最小编辑距离
Minimum Edit Distance 算法原理及实现
Young, Simple, Naive
11-25 1042
Minimum Edit Distance（最小编辑距离）算法可以用于计算单词相似度、拼写错误检查，以及翻译中的双语对齐。 最小编辑距离指的是源字符串X变换为目标字符串Y需要的基本字符操作（增加，删除，替换）的代价之和。 如下图[1]中，源串intension到目标串execution最少需要删除1个字符，增加1个字符，替换3个字符 Levenshtein 距离定义了两种代价计算方式： 1）增加...
动态规划问题-最小编辑距离(Minimum Edit Distance)
Jasonchen1224的博客
02-26 3581
最小编辑距离 动态规划 C语言实现
【笔记】《Speech and Language Processing》Chapter 2 Minimum Edit Distance 最小编辑距离
_Ronnie_的博客
07-06 386
C2. Minimum Edit Distance 许多的NLP应用都会关注字符串的相似性这一问题。例如在拼写纠正中，用户输入了错误的单词，我们想要猜测用户的真实意图是什么。另外一个例子是共同指向（coreference），任务需要判断两个字符串是否指向同一实体。 1. 一些定义 Minimum Edit Distance 编辑距离（Edit distance）帮助我们度量两个字符的相似程度。最小编辑距离（minimum edit distance）定义为两个字符串间将一个词转换成另一个单词的最小编辑操作
Minimum edit distance（levenshtein distance）(最小编辑距离)初探
coding the code,changing the world
07-26 2595
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。 例如将kitten一字转成sitting： sitten（k→s） sittin（e→i） sitting（→g） 俄罗斯科学家Vladimir Levenshte
01_树的 dfs 序
最新发布
2403_88695928的博客
12-31 903
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
TDCA 算法在 SSVEP-BCI 中的时间戳技术要求与工程实现
m0_63827302的博客
12-26 641
在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
昔时扬尘处
12-27 95
AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
基于扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP的方案
aini_lovee的博客
12-30 317
基于 扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP 的方案，结合 动态邻域更新 和 切空间扩展 策略，解决传统ISOMAP在增量数据和多流形场景下的局限性
csp信奥赛C++标准模板库STL案例应用25
王老师青少年编程
12-30 668
csp信奥赛C++标准模板库STL案例应用25
【2026课题推荐】GNSS拒止环境，协同导航算法与传感器布局的联合设计
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
12-27 496
GNSS拒止环境下多智能体协同导航，融合IMU和相对测距的分布式定位算法及传感器布局优化方案。基于EKF框架设计了预测-更新机制，利用Fisher信息矩阵优化锚点配置，并通过MATLAB仿真验证了算法有效性
从工程经验角度分析直流无刷电机FOC控制（四）无感滑膜算法
weixin_41011452的博客
12-31 183
因为d 轴就是“专门被定义成与永磁体磁链对齐的那条轴”，所以只有d轴有ψf​，而q轴是超前d轴90°，和d轴正交，所以q轴的永磁体磁链为0（因为投影在磁链轴上是0）。根据α-β和d-q坐标投影关系。
Java实现最小编辑距离算法求字符串相似度
最小编辑距离（Minimum Edit Distance），又称莱文斯坦距离（Levenshtein Distance），是衡量两个字符串之间相似程度的一种重要算法。该算法广泛应用于自然语言处理、拼写检查、DNA序列比对、文本纠错、搜索引擎的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值