基于编辑距离的中文组织机构名简称-全称匹配算法; A Chinese organization′s full name and matching abbreviation algorithm based on edit-distance | |
黄林晟 ; 邓志鸿 ; 唐世渭 ; 王文清 ; 陈凌 | |
刊名 | 山东大学学报理学版
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2012 | |
关键词 | 文本挖掘 机器学习 编辑距离 组织机构名 简称-全称匹配 text mining machine learning edit distance organization name abbreviation-full name match |
英文摘要 | 在面对中文语言环境下组织机构名简称-全称匹配这一具体问题时,经典的基于编辑距离进行字符串相似匹配方法的实用性有所下降。基于编辑距离的思想,提出了一种改进匹配算法:首先对简称和全称进行分词,以切合中文的语法结构特点;之后结合重定义的词汇语义相似度度量方法,修改编辑操作权重,并通过自适应学习的方式进一步修正;最后选择与简称编辑距离最小的全称作为匹配结果。实验结果表明,该算法匹配准确率比原始方法有较大提升。; 国家“八六三”高技术研究发展计划基金资助项目; 国家自然科学基金资助项目; 国家教育部“211工程”中国高等教育文献保障系统(CALIS)三期建设项目; 中文核心期刊要目总览(PKU); 中国科技核心期刊(ISTIC); 中国科学引文数据库(CSCD); 0; 5; 43-48; 47 |
语种 | 中文 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.pku.edu.cn/handle/20.500.11897/256959] ![]() |
专题 | 信息科学技术学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 黄林晟,邓志鸿,唐世渭,等. 基于编辑距离的中文组织机构名简称-全称匹配算法, A Chinese organization′s full name and matching abbreviation algorithm based on edit-distance[J]. 山东大学学报理学版,2012. |
APA | 黄林晟,邓志鸿,唐世渭,王文清,&陈凌.(2012).基于编辑距离的中文组织机构名简称-全称匹配算法.山东大学学报理学版. |
MLA | 黄林晟,et al."基于编辑距离的中文组织机构名简称-全称匹配算法".山东大学学报理学版 (2012). |
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