序列校正用n-克
序列校正用n-克
提问于 2009-06-19 20:41:35
很抱歉有个难题。
我有大量的序列需要通过/或添加数字或替换它们(从不移除任何内容)进行更正，如下所示：
- 1,2，3 => 1，7，4 3
- 4，,5,6 => 4,4,5,6
- 4,7,8,9 => 4，7，8，9
- 4,7 => 4,8
- 4,7,1 => 4,7,2
它以一个填充的原始序列和一个样本校正开始。
我希望能够通过计算被校正的不同n克的频率来自动校正序列，第一个样本将变成
- 1=>1
- 2=>7
- 3=>3
- 1,2=>1,7
- 2,3=>7,4,3
- 1,2,3=>1,7,4,3
我收集这些n克校正的频率，我正在寻找一种方法来计算一个新输入的最佳方法，这个输入可能在样本数据中，也可能不在样本数据中。
这似乎与SMT类似。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2009-06-19 21:25:34
根据替换的长度和发生的次数为已知的替换分配一个分数。天真地，我建议将这个分数与长度的平方成正比(在大多数情况下，更长的匹配比较少见)和出现次数的平方根，这样一个4项序列的权重与经常发生的2项序列的权重相同。这需要根据你的实际情况进行调整。
给定长度为M的序列，有N个长度为1到M的子字符串，其中N=M*(M+1)/2，因此如果字符串相当短，则可以遍历每个子字符串并查找可能的替换。我认为，从这些子字符串中合成整个字符串的方法的数量也与M^2成正比。
对于每一个可能由子字符串组成的原始字符串，将每个子字符串的最佳(最高分数)替换的总分加起来。
总分最高的作文(考虑到我对这个过程的假设)将是“最好的”替换后的结果。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/1019953
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