第4章自然语言-文档资料
自然语言处理算法
自然语言处理算法自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
为了实现这一目标，需要使用一系列的算法和技术来解决涉及语义、语法和语用等多个层面的问题。
下面将介绍几种常见的自然语言处理算法。
1. 词袋模型与TF-IDF词袋模型是一种简单而常用的文本表示方法，它将文本看作是由单词构成的袋子，忽略了单词顺序和语法结构。
每个文档可以表示为一个由各个单词频率构成的向量。
然而，单纯的词袋模型无法区分关键词和常用词，因此引入了TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来提高特征的重要性。
TF-IDF通过计算一个词在文档中的频率与在整个语料库中的逆文档频率的乘积，从而得到一个更加准确的文本表示。
2. 基于规则的方法基于规则的方法是一种早期的自然语言处理算法，它通过预先定义的规则和模式来处理文本。
这种方法需要专家手动编写大量规则，对于不同的语言和任务来说并不通用。
然而，在特定领域或任务中，基于规则的方法可以取得较好的效果。
例如，在问答系统中，可以根据问题的结构和关键词，设计一系列规则来生成相应的回答。
3. 统计语言模型与n-gram模型统计语言模型通过统计文本数据中的频率和概率来建模一个语言的规律和特征。
常见的统计语言模型有n-gram模型，其中n表示模型中考虑的上下文的长度。
通过计算n-gram序列的频率，可以估计一个单词在给定上下文中出现的概率。
例如，二元（bigram）模型只考虑一个单词的上一个单词，三元（trigram）模型考虑两个上一个单词。
这些统计语言模型可以用于自动语音识别、机器翻译和文本生成等任务。
4. 词嵌入与深度学习词嵌入是一种将文本中的词汇映射到低维向量空间中的技术。
通过将词与其上下文的共现信息进行建模，可以得到具有语义关联性的词向量表示。
利用自然语言处理提取文本关键信息的方法与案例
利用自然语言处理提取文本关键信息的方法与案例自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的学科。
随着人工智能的快速发展，NLP在各个领域都有着广泛的应用。
本文将介绍一些利用自然语言处理技术提取文本关键信息的方法与案例。
一、文本预处理在进行文本关键信息提取之前，首先需要对文本进行预处理。
这包括去除文本中的标点符号、停用词（如“的”、“是”等无实际含义的词语）以及数字等。
同时，还可以进行词干化（stemming）和词形还原（lemmatization）等操作，将单词转化为其基本形式，以减少词汇的冗余。
二、关键词提取关键词提取是指从文本中自动抽取出最具代表性和重要性的词语。
常用的关键词提取方法包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和TextRank算法。
TF-IDF是一种用于评估一个词语在文本中重要程度的统计方法。
它通过计算词语在文本中的频率（TF）和在整个语料库中的逆文档频率（IDF）来确定词语的重要性。
具有较高TF-IDF值的词语被认为是关键词。
TextRank算法是一种基于图模型的排序算法，它将文本中的词语作为节点，通过词语之间的共现关系构建图，并利用PageRank算法对词语进行排序。
排名靠前的词语被认为是关键词。
三、实体识别实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
实体识别可以通过规则匹配、基于规则的方法和基于机器学习的方法等进行。
基于规则的方法是指通过事先定义一系列规则，如正则表达式、词典匹配等，来识别实体。
这种方法的优点是简单易实现，但需要手动编写大量规则。
基于机器学习的方法是指利用机器学习算法，如条件随机场（CRF）和支持向量机（SVM），通过训练模型来识别实体。
这种方法的优点是可以自动学习特征和规则，但需要大量的标注数据进行训练。
文本表示新版
2.7 二元独立概率模型(7)
2.7 二元独立概率模型(8)
2.7 二元独立概率模型(9)
2.7 公式(3)参数阐明
其中q、d、C分别表达查询、文档和文档集合
|q|和|d|分别是查询q和文档d旳长度
avdl是文档集合中文档旳平均长度
w表达特征词项(Term)
c(w,d)和c(w,q)分别表达w出目前d和q中旳个数
N是文档集合中旳文档总数
df(w)表达出现w旳文档个数
2.7 二元独立概率模型和向量模型
旳比较
2.8 语言模型建模IR模型
从所使用旳数学措施上分：
基于集合论旳模型(Set Theoretic models)
布尔模型(1)
基于模糊集旳模型(3)
扩展布尔模型(4)
基于代数论旳模型(Algebraic models)
回归模型(6)
二元独立概率模型(7)
语言模型建模IR模型(8)
2.2 向量空间模型（1）
2.2 向量空间模型（2）
2.2 向量空间模型（3）
词条频度：某个
单词在文档中旳
出现次数
2.2 向量空间模型（４）
文档频度：出现某
个单词旳文档数
2.2 向量空间模型（５）
2.2 向量空间模型（６）
向量空间模型(2)
潜在语义索引模型(5)
基于概率统计旳模型(Probabilistic models)
回归模型(6)
二元独立概率模型(7)
语言模型建模IR模型(8)
2.4 扩展布尔模型（1）
利用自然语言处理技术进行文本匹配的方法与技巧
自然语言处理技术（NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和处理人类语言。
文本匹配作为NLP领域的一个重要应用，常常被用于信息检索、文档对比、问答系统等领域。
在本文中，我们将讨论利用自然语言处理技术进行文本匹配的方法与技巧。
一、文本预处理文本预处理是文本匹配的第一步，它包括分词、去除停用词、词干化等操作。
分词是将文本切分为单词或短语的过程，常用的分词工具包括jieba、NLTK等。
去除停用词是指去除对文本匹配无意义的词，如“的”、“了”、“是”等。
词干化是将词语变为其词干或词根的过程，如将“running”变为“run”。
通过文本预处理，可以使文本更加规范化、准确化，有利于后续的文本匹配操作。
二、特征提取特征提取是文本匹配的关键步骤，它将文本转化为计算机可处理的特征表示。
常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
词袋模型将文本表示为词频向量，不考虑词语之间的顺序和语义关系。
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于评估词语在文本和语料库中重要程度的方法，它考虑了词语在文本中的频率和在语料库中的稀有程度。
Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，它能够捕捉词语之间的语义关系。
通过特征提取，可以将文本转化为向量表示，为后续的文本匹配任务提供输入。
三、相似度计算相似度计算是文本匹配的核心内容，它用于衡量两个文本之间的相似程度。
常用的相似度计算方法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。
余弦相似度是一种用于计算两个向量之间夹角的相似度指标，它常用于衡量文本语义的相似程度。
Jaccard相似度是一种用于计算两个集合之间相似度的指标，它常用于衡量文本词语的相似程度。
编辑距离是一种用于计算两个字符串之间差异的指标，它常用于衡量文本的拼写相似程度。
通过相似度计算，可以得到文本之间的相似度分数，为文本匹配的结果提供依据。
文本表示
基于代数论的模型(Algebraic models)
基于概率统计的模型(Probabilistic models)
2.1 布尔模型-Boolean Model
从所使用的数学方法上分：
基于集合论的模型(Set Theoretic models)
������ 布尔模型(1) ������ 基于模糊集的模型(3) ������ 扩展布尔模型(4) ������ ������ ������ ������ ������ 向量空间模型(2) 潜在语义索引模型(5) 回归模型(6) 二元独立概率模型(7) 语言模型建模IR模型(8)
从所使用的数学方法上分：
基于集合论的模型(Set Theoretic models)
������ 布尔模型(1) ������ 基于模糊集的模型(3) ������ 扩展布尔模型(4) ������ ������ ������ ������ ������ 向量空间模型(2) 潜在语义索引模型(5) 回归模型(6) 二元独立概率模型(7) 语言模型建模IR模型(8)
1.3 基本问题
1.3 基本问题
2 文本表示方法介绍
文本表示意义
文本表示是指将实际的文本内容变成机器内部 表示结构。 可以用字、词、短语、n-Gram等形成向量或 树等结构。 文本表示包括2个问题：表示和计算，表示特 指特征的提取，计算指权重的定义和语义相似 度的定义。 该部分以信息检索为背景介绍文本表示。
2.1 布尔模型（4）
2.1 布尔模型（5）
布尔模型是基于集合论和布尔代数上的 一种简单模型，主要用于信息检索中。 布尔模型中，文档中索引特征项的权重 （w）是二值的，即：w属于{0，1}。 一个文档表示为文档中出现的特征集合， 也可以表示为特征空间上的一个向量， 向量中的每个分量权值为0或1。
自然语言处理----计算文档中词语权重
⾃然语⾔处理----计算⽂档中词语权重⾃然语⾔处理（NLP）中的很多问题，都需要给⽂档中的词语⼀个定量化的权重值，进⽽可以完后词语重要性的排序，相似度的计算，相关性的排序，等等。
本⽂就⽬前流⾏的权重计算⽅案进⾏了⼀个列举。
1. TF-IDFw ij=log(f ij) x log(N/n j)wij是词语j在⽂档i中的权重， fij是词语j在⽂档i中出现的频率（TF）， N是所有的⽂档数，⽂章后⾯含义同此。
主要思想：如果⼀个词语在⼀篇⽂章中出现的频率TF⾼，并且在其他⽂档中很少出现，则认为此词语具有很好的区分能⼒。
对区分⽂档最有意义的词语应该是那些在⽂档中出现频率⾼⽽在整个⽂档集合中出现频率低的词语。
考虑到每个词语区分不同类别的能⼒，TF-IDF认为⼀个词语出现的⽂档频率越⼩，它区分不同类别⽂档的能⼒就越⼤。
2. MI （互信息）这⾥的N是所有⽂档中所有词语频率的和，⽽不是⽂档数。
上⾯公式中，分⼦表⽰的是词语j在⽂档i中出现的概率；分母的前⼀项词语j在所有⽂档出现的概率，后⼀项是⽂档i出现的概率。
互信息的意义：在某个特定⽂档出现频率⾼，但在其他⽂档出现频率⽐较低的词语与该⽂档的互信息⽐较⼤。
通常⽤互信息作为特征词语和⽂档之间的相关度测量，如果特征词属于该⽂档，则他们的互信息量最⼤。
3. ATC4. Okapi5. LTUnj是词语j⾄少出现过⼀次的⽂档， nj/N 是词语j的⽂档频率（DF），那么N/nj 就是逆向⽂档频率（IDF）， max_f是词语在所有⽂档中的最⼤频率， dl是⽂档长度，avg_dl是所有⽂档的平均长度。
这三种权重⽅案都是TF-IDF的变种，是在其的基础上引⼊了其他的因素。
ATC 引⼊了所有⽂档中的词语的最⼤频率，同时使⽤了欧⼏⾥德距离作为⽂档长度归⼀化考虑。
Okapi和LTU使⽤了类似的⽅式来考虑⽂档长度（⽂档越长，那么相对来说，词语的频率也就越⾼，为了平衡，需要对长⽂档做出⼀定的惩罚，但⼜不能惩罚太厉害，所以引⼊了dl/avg_dl），但他们采⽤不同的⽅式来处理词语的频率。
自然语言理解 教学大纲
自然语言理解教学大纲教材：自然语言理解赵海清华大学出版社第1章：自然语言处理概要1.概念和术语包括什么是自然语言、自然语言处理和自然语言理解的关系、以及计算语言学。
2.自然语言处理技术的挑战自然语言处理被迫需要承担两类知识一一常识知识与语言学知识的处理和解析任务。
后者属于自然语言处理这一领域独一无二的需求。
3.机器翻译4.语言处理层次形态分析、句法分析、语义分析、语用分析、篇章分析、世界知识分析5.应用型自然语言处理人机对话系统6.自然语言处理的学术出版体系国际计算语言学会(AC1)等第2章：n元语言模型1.概率论基础首先回顾概率论的基本知识，如联合概率、条件概率、贝叶斯等。
2.语言模型用于语言生成语言生成的过程称为解码。
n元语言模型给出的是n元组出现的概率，因此合理或正确的语言现象必然有更大的概率或似然，这一观察是语言模型能在预测性解码任务之中发挥作用的关键。
3.n元语言模型的工作方式n元机制、马尔可夫假设4.评价指标困惑度5.n元语言模型的平滑方法1aP1aCe平滑、Good-TUring平滑、Je1inek-MerCer平滑、KatZ平滑、KneSer-Ney平滑、Pitman-YOr平滑6.非n元机制的平滑方法缓存、跳词、聚类7.平滑方法的经验结果对比几种平滑技巧的组合效果，以及对比它们在困惑度和语音识别的单词准确率上的差异。
8.n元语言模型的建模工具介绍了一些常用的平滑工具包第3章：语言编码表示1.独热表示用独热码表示语言符号2.特征函数一个文本对象样本基于词一级的独热表示就是展示n元组本身，因此这个部分也称之为n元组特征，它也是自然语言最直接、最基本的特征。
3.通用特征模板在实际机器学习模型建立过程中，会用到成千上万维的特征向量，故而涉及成千上万个特征函数，如果这些函数要一个个定义，建模过程将会变得烦琐不堪。
因此，实际上，特征函数可以按照定义属性进行分组，这样统一定义的一组特征函数（对应于特征向量维度上的一个片段）称之为特征模板。
基于自然语言处理技术的文档分类和检索研究
基于自然语言处理技术的文档分类和检索研究随着信息技术的快速发展，人们在面对大量文本数据时往往会感到困惑和无从下手。
如何对大量文本数据进行自动分类和检索，已成为当前信息处理领域研究的热点问题之一。
自然语言处理技术作为信息处理领域中的重要分支，对于解决文本分类和检索的问题起着至关重要的作用。
本文将围绕基于自然语言处理技术的文档分类和检索研究展开，探讨其意义、方法和应用。
一、文档分类和检索的意义文档分类和检索是指根据一定的标准将文档分为不同的类别并进行信息检索，以便更加高效地利用文本资源。
在信息化的时代，大量的文本数据被产生和使用，导致信息过载的情况越来越严重，如何准确快速地进行文档分类和检索，已经成为社会各界的需求。
文档分类和检索的意义主要表现在以下三个方面：1. 信息过滤与提取通过对文档进行分类和检索，可以快速地过滤掉一些无用的文本，提取出有用的信息，节省人们的时间和精力，提高效率。
比如，在海量的新闻文本中，通过分类和检索系统，可以很快地找到感兴趣的新闻，避免了人工查找的繁琐，同时也提高了信息的获取率，方便了人们的工作和生活。
2. 知识管理与应用现代社会知识更新非常快，对于大量的文献信息的管理和应用，文档分类和检索技术为知识管理和应用提供了重要的手段。
比如，在企业中，通过文档分类和检索系统，可以对企业所拥有的知识进行整理和归纳，方便员工查找和学习。
在学术研究中，文档分类和检索技术可以帮助科研人员发现新的领域和思想，发掘出一些新的科研成果和应用。
3. 信息安全与保密企业和政府机构处理的信息涉及到一些敏感的领域，建立一个安全可靠的文档分类和检索系统，能够控制文件的查阅和传递，保障信息的安全性和保密性。
二、基于自然语言处理技术的文档分类和检索方法自然语言处理技术是一种将人类语言转化为机器能够理解和处理的语言，随着语音识别技术和自然语言算法的发展，其应用领域越来越广泛，其中之一便是文档分类和检索。
通常基于自然语言处理技术的文档分类和检索方法可以分为以下两个步骤：1. 特征提取与文档表示特征提取是指从文本中提取出特有的信息或属性，以建立文本的语义表示。
自然语言处理中的文本分类方法
自然语言处理中的文本分类方法文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，其目标是将文本按照预定义的类别进行分类。
文本分类方法在信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等应用中被广泛使用。
本文将介绍自然语言处理中常用的文本分类方法，并对它们的原理及应用进行讨论。
一、传统的文本分类方法1. 词袋模型（Bag-of-words Model）词袋模型是文本分类中最基本的方法之一。
它将文本视为一组词的集合，忽略了词序和语法结构，只关注词汇的出现频率。
在词袋模型中，每个文本都表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词，该维度的取值表示该词在文本中出现的次数或权重。
常用的表示方式包括词频（Term Frequency，TF）和词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF）等。
2. 统计机器学习方法传统的文本分类方法中，统计机器学习方法是应用最广泛的一类。
其中，朴素贝叶斯分类器是常用的一种方法。
朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类。
它通过统计训练集中每个类别的先验概率和每个特征在各个类别中的条件概率来计算后验概率，从而实现文本分类。
3. 基于特征工程的方法特征工程是文本分类中非常重要的一环，它通过挖掘文本的各种特征来提取有效的信息。
特征工程可以包括词语级别的特征（如词频、TF-IDF），句子级别的特征（如句子长度、词性标注）、语义特征（如词义、主题模型）等。
通过将这些特征进行组合或权重调整，可以得到更好的文本表示，提高文本分类效果。
二、深度学习方法在文本分类中的应用深度学习方法近年来在文本分类任务中取得了显著的成果。
以下是几种常见的深度学习方法：1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）CNN在计算机视觉领域取得了巨大成功，它也被广泛应用于文本分类任务。
通过使用卷积核进行特征提取，CNN可以学习到文本局部和全局的特征。
自然语言的4个处理流程
自然语言的4个处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3
4.2 自然语言的应用方式
自然语言在信息组织与检索中大致有三种应 用方式：
1. 不标引（无标引）方式 2. 自动抽词标引方式 3. 人工标引方式
4
4.2 自然语言的应用方式
– 按字检索是指对于文章中的每一个字都建立索引，检 索时将词分解为字的组合。
– 按词检索指对文章中的词，即语义单位建立索引，检 索时按词检索，并且可以处理同义项等。
16
17
4.2 自然语言的应用方式
2. 自动抽词标引方式
• 自动抽词标引 • 自动赋词标引 • 自动赋分类号标引 • 自动聚类标引 • 人机结合抽词标引
配。匹配结果有两种：如果t中存在等于p
的子串，就指出该子串在t中的位置，称为
匹配成功；否则称为匹配失败。
7
（1）朴素模式匹配 用p中的字符依次与t中的字符比较。每次顺
序比较p和t的对应字符，如果所有得字符 都相同，就说明发现了一个匹配。 这种算法效率不高，主要原因在于执行中有 回溯，一旦比较不等，就将p所指的串右移 一个字符，并从p0开始比较。最坏的情况 是，每次比较都在最后出现不等，最多比 较n-m＋1趟，总比较次数为m*(n-m+1)。
18
自动抽词标引
• 最早出现的自动标引方式； • 从标题－－摘要－－全文中抽词； • 拼写文字中，从空格识别词；而汉语则存
在分词问题； • 根据非关键词表筛选抽取出的词； • 抽取出的关键词做倒排索引。
19
自动赋词标引
• 在自动抽词的基础上，根据自然语言词与 规范的检索词之间的对应关系，将自然语 言词转换为规范词，并建立倒排索引；
1. 不标引（无标引）方式
• 文本关键词匹配检索 • 单汉字检索 • 文本检索作为辅助检索途径
标引
对信息单元的内容进行调查，形成其相应概 念——概念标引，主题分析；
将概念转换为检索语言标识——符号标引
5
文本关键词匹配
• 数据库中存储的是文本（全文、摘要、标 题），不进行任何标引，检索时用关键词 进行匹配，多称为文本检索；
21
自动聚类
• 自动分类的一种方法；
• 这里的类是语义上描述同一类事物的一组 词的语词类集；
• 在自动抽词的基础上，进行词频分析和语 词共现频率的统计分析，判别出若干最能 表达信息单元内容的词；
• 与语词类集进行相似性比较，确定信息单 元属于那个类；从而实现相关文献的聚集
22
人机结合抽词标引
• 采取一定措施，提高自动抽词的质量。 • 人工鉴别抽词结果； • 对文本添加抽词标识； • ……
“字”，不是“词”； • 数据库采用“全标引”，即所有汉字（除
禁用词）都做倒排索引； • 单个汉字表达概念能力较弱，因此几乎等
同于不标引。
13
铃 101，102，203…… 马 101，201，324…… 薯 101，521，458…… ……
14
文本检索作为辅助途径
• 信息单元用检索语言进行标引； • 但是题名，摘要等用自然语言提供自由匹
配检索。
15
• 全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的 每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词 在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检 索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查 找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似 于通过字典中的检索字表查字的过程。
• 全文检索的方法主要分为按字检索和按词检索两 可以从自然语言词、规范词入手。
20
自动赋分类号
• 一种自动分类方法； • 根据自动抽词结果，对照自然语言词与分
类号的对照关系以及自动分类规则，将抽 取出的自然语言词转换为分类号，并建立 倒排文件； • 两种语言的结合； • 检索有两个入口：分类号和自然语言词。
23
4.2 自然语言的应用方式
3. 人工标引方式
• 自由标引 标引人员根据信息单元内容分析结果，按照一定
规则自拟标引词；快、准、低成本、质量高 • 自由词补充标引 一个信息单元，首先使用规范词标引，然后有自
由词补充，多为专指词
24
4.3 汉语自然语言检索的特殊问 题－－汉语分词技术(扩展知识)
• 基于词典和规则的方法 • 切分标记分词法 • 基于大规模语料库的统计方法 • 规则和统计结合的方法 • 基于字的切分法
8
（2）KMP算法
每当匹配过程中出现字符串比较不等时， 不需回溯i指针，而是利用已经得到的“部 分匹配”结果将模式向右“滑动”尽可能 远的一段距离后，继续进行比较。
9
（3）BM算法
10
• 模糊匹配
模糊匹配检索的效率与精确匹配检索相比要低很多， 当进行二叉树搜索时耗费时间将随着数据库的增 长呈现出对数增长；
第四章 自然语言与信息组织
1
4.1 自然语言是一种发展趋势 4.2 自然语言的应用方式 4.3 汉语自然语言的特殊问题及分词技术 4.4 单汉字检索 4.5 后控词表 4.6 自然语言检索的效率问题 4.7 自然语言与分类主题语言的比较 4.8 大众分类法－TAG
2
4.1 概述
• 自然语言在信息组织与检索方面的应用是 以计算机检索为前提的；
模糊检索提高了检全率； 其原理简单来说就是给定两个字符串，如何找到一
个最经济的操纵序列，使得一个字符串可以转换 为另一个字符串。这组操作的成本就是两个字符 串的相似度。也就是说，转换成本越低，两个字 符串的相似度就越高；反之就相似度越低。基本 的转换操作是插入、删除和替换。
11
12
单汉字检索
• 汉语自然语言检索的特有方式； • 原理类似与文本关键词匹配；处理单位是
跳转至46页
25
分词的提出和定义
• 汉语文本是基于单字的，汉语的书面表达 方式也是以汉字作为最小单位的，词与词 之间没有显性的界限标志，因此分词是汉 语文本分析处理中首先要解决的问题
• 如果是针对全文数据库，则称为全文检索； • 检索表达式可以是词、词的组配； • 最普通的应用方式。
6
字符串匹配检索算法
• 精确匹配检索
假设两个串t和p：
t=t0t1t2…tn-1
目标
p=p0p1…pm-1
模式
其中，1<mn（通常m<<n）。从目标t中查找
与模式p完全相同的子串的过程叫做模式匹