【24h】

Approximate String Matching Using Markovian Distance

机译:使用马尔可夫距离的近似字符串匹配

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摘要

In this work we examine a new technique for approximate string matching using Markovian distance. Here we assume each character appears in a probabilistic way. By means of this idea, we introduce a notion of dissimilarity using text corpus. Then we propose our sophisticated algorithm based on dynamic programming. We show some experimental results to see how the approach works well.
机译:在这项工作中,我们研究了一种使用马尔可夫距离进行近似字符串匹配的新技术。在这里,我们假设每个字符都以概率的方式出现。通过这种想法,我们引入了使用文本语料库的不相似性概念。然后,我们提出了基于动态规划的复杂算法。我们显示了一些实验结果,以了解该方法的效果。

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