基于汉字聚类特征的中文字符串相似度计算研究.pdf
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基于约束的字符串相似度研究与应用.pptx
基于约束的字符串相似度研究与应用
汇报人：
2024-01-08
目录
引言
字符串相似度研究综述
基于约束的字符串相似度算法
应用场景与案例分析
实验设计与结果分析
总结与展望
引言
03
基于约束的字符串相似度研究旨在解决特定条件下的字符串匹配问题，提高匹配效率和准确性。
01
字符串相似度在信息检索、自然语言处理、生物信息学等领域具有广泛应用。
02
随着大数据时代的到来，如何高效地处理和分析大规模字符串数据成为一个重要问题。
针对特定应用场景，如生物信息学中的基因序列比对、信息检索中的关键词匹配等，基于约束的字符串相似度研究具有重要的实际意义。
通过深入研究约束条件下的字符串相似度算法
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字符串相似度实验….docx
数据结构实验报告二——字符串相似度
实验题目：求字符串的相似度
实验目标：
实现两字符串比较，输出字符串比较对应的矩阵、两字符串的长度、最大公共子串及其长度，并用“相似度=最大公共子串的长度/两字符串中较短者的长度”这一公式求出两字符串的相似度。
数据结构：
字符串和数组（二维）。字符串采用静态顺序存储（数组空间），二维数组则实现了字符串比较矩阵mat。
需要的操作有：求字符串长度（strlen）（函数库string.h包含），从字符串string2的pos位置开始复制len个字符形成字符串（stringncopy）（函数库string.h不包含）
算法设计：
一、核心思路(getmaxsa
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中文字符串的相似度（Similarity of Chinese strings）.doc
中文字符串的相似度（Similarity of Chinese strings）
How to determine the similarity of Chinese strings (ZT) (2008-06-14, 09:19:27)?
Reprint Tags: Chinese string similarity, component weight, it
abstract
Research on data mining, we often need to determine whether the article is similar, classify of similar arti
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计算字符串相似度的矩阵算法-wordpress.com.doc
计算字符串相似度的矩阵算法
李彬
（武汉理工大学计算机学院 武汉 430070）
摘 要：用两个字符串滑动比较时匹配的字符数和两字符串滑动比较的重叠率定义了相似度的衡量指标，在确定一个字符串较另一个字符串较少的情况下，设计了一种算法，实现了在字符串匹配矩阵中确定插入空格的位置使相似度指标达到最大值，可以用于信息的模糊检索。
关键词：匹配率；相似度；匹配矩阵；信息量
中图法分类号：TP301.6
The Matrix Arithmetic of Computing Strings Similar Degree
LI Bin
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字符串相似度比较工具-使用教程.doc
字符串相似度比较VBA-使用教程
工具来源：国控天津 李晟
然后“工具”——“引用”
去掉勾，确定
然后“运行”，见下图
选择“字符串相似度比较”，单击“运行”
会跳出以下画面，然后就可以了，
以后直接到“加载项”中使用就可以了
特别注意：“目标字符串范围”，这里可以选择多列（最好是2列），“返回第几列的值”这里填写的是“目标字符串范围”的列数，比如上图选择的第2列，是
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Excel 混合字符串中提取汉字
excel、word、acc 2010-05-19 19:34:48 阅读290 评论0 ??字号：大中小?订阅
一、w刀
提取：小刀
公式=MID(A1,MIN(IF(CODE(MID(A1,ROW(INDIRECT(A1:ALEN(A1))),1))10000,ROW(INDIRECT(A1:ALEN(A1))))),1000)
因为是数组公式，所以Ctrl+Shift+Enter 键结束公式的输入。
二、小刀df453453
提取：小刀
=MID(A1,1,MIN(IF(CODE(MID(A1,ROW(INDIRECT(A1:ALEN(A1))),1)
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Excel混合字符串中提取汉字.doc
Excel 混合字符串中提取汉字
2007-02-07 12:00
一、w刀
提取：小刀
公式=MID(A1,MIN(IF(CODE(MID(A1,ROW(INDIRECT(A1:ALEN(A1))),1))10000,ROW(INDIRECT(A1:ALEN(A1))))),1000)
因为是数组公式，所以Ctrl+Shift+Enter 键结束公式的输入。
二、小刀df453453
提取：小刀
=MID(A1,1,MIN(IF(CODE(MID(A1,ROW(INDIRECT(A1:ALEN(A1))),1))10000,ROW(INDIRECT(A1:ALEN(A1)))))-1)
因为
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C语言高级编程（第四部分） 字符串;数组 的 存储方式;;关于 数组名称 的说明; int main(){
int shuzu[5];
if(shuzu == (shuzu[0])){
printf(True\n);
}else{
printf(False\n);
}
return 0;
};;数组名 与 指针变量;数组元素 的 赋值 ;声明后 赋值;声明后 赋值;声明后 赋值;声明时 赋值;声明时 赋值;声明时 赋值;字符串;回顾：字符型变量 的 赋值;如何 给一个字符型变量
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摘要
命名实体识别是自然语言处理中的一项基础而关键的任务，许多下游任务例如智能
问答、信息检索、机器翻译等都依赖于命名实体识别任务的结果。中文命名实体识别是
命名实体识别的一个子任务，旨在识别中文非结构化文本序列中具有特定含义的实体。
由于构成中文句子的字符之间没有显式的分隔符，且中文存在大量的多义词，中文命名
实体识别任务比英文更困难。
Transformer和BERT等新一代编码器的提出，推动了中文命名实体识别技术的快速
发展。然而当前中文命名实体识别仍然存在难以使用跨句级别的上下文信息、词特征提
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
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(21)申请号 202110571433.2
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地址 31
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摘要随着互联网技术以及智能手机的迅猛发展，用户使用手机应用的频率越来越高，随之产生的数据量也越来越大，在这些数据当中，图像数据占了相当高的比重。图像数据在用户浏览、上传、转发、截图等再微小不过的操作后不经意地产生，这些数据一般是异构的、无标记的，并且往往埋藏于手机内存的深处，蚕食着手机的存储空间。而其中一些图像对于手机用户来说可能具有重要的价值，因此不希望使用垃圾清理软件一次过把所有的数据都清理完，而是希望保存有价值的图像。针对上述问题，图像分类往往是最常用的办法。而聚类在分类方法当中是最简单而直接的，它不需要训练一个庞大的模型，而是
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