提出了一种基于动态规划的中文专有名词自动切分方法。该方法首先对大量通用形式的专有名词进行统计分析,根据用字出现的位置和频率计算估价值。然后,将中文专有名词切分问题转化为决策树求解最优解问题,并利用动态规划算法选取估价值最优的切分路径。实验结果表明,该方法切分速度快,准确率高,在中文姓名切分任务中表现优异。
基于动态规划的中文专有名词切分方法
相关推荐
搜索与动态规划的本质比较
从上面的分析可以看出,动态规划可以被视为搜索的一种记忆化优化。动态规划通过保存搜索时重复计算的状态,以空间换取时间。记忆化搜索通常是自顶向下求解,而我们通常编写的动态规划则是自底向上的方法。因此,动态规划本质上是记忆化搜索的一种非递归形式。
算法与数据结构
0
2024-08-17
基于全切分技术的歧义识别与处理研究
ID3算法作为数据挖掘分类技术的核心算法,具备简单构造、强大学习能力和快速分类等优势。然而,由于其采用的机器学习算法,面对小规模数据集和数据库集成性不足的问题,导致其实用性受到影响。为改进这一情况,本研究在保留原算法思路的基础上,引入了嵌入式SQL技术,直接对目标数据库进行查询和处理操作,最终生成了高效的分类决策表并存储于数据库中。实验证明,改进后的ID3算法结合了SQL的高效性和C语言的灵活性,在大数据分类方面表现出色,显著提升了算法执行效率。
数据挖掘
0
2024-08-08
从搜索到动态规划的应用探索
搜索技术的进步,从有序的状态空间节点中寻找问题解决方案,涵盖了深度优先搜索和广度优先搜索策略,优化搜索成为高级枚举的重要手段。
算法与数据结构
1
2024-07-29
动态规划算法实现
使用 Python 实现动态规划算法
解决优化问题
算法与数据结构
3
2024-05-13
状态压缩动态规划解决放置问题
在放置操作中,每一行有 w 个位置,因此每行状态可表示为 0 到 2^w - 1 的整数。
当前行的状态 s 由前一行状态 s' 转换而来。对于该行位置 j,状态转换规则如下:
若前一行位置 j 为 0,则该位置可以竖放,状态转换:0 -> 1
若前一行连续两个位置为 0,则这两个位置可以横放,状态转换:00 -> 00
若前一行位置 j 为 1,则该位置不可再放,状态转换:1 -> 0
算法与数据结构
3
2024-05-19
动态规划初探及其应用案例.pdf
动态规划初探及其应用案例.pdf
算法与数据结构
0
2024-08-28
基于动态轨迹模式挖掘的位置预测方法研究
针对海量用户轨迹数据,该研究提出了一种名为PRED的动态轨迹模式分析和位置预测方法。PRED方法首先利用改进的模式挖掘模型从轨迹数据中提取频繁模式(T-模式)。随后,该方法使用DPTUpdate算法构建名为DPT(dynamic pattern tree)的快捷数据结构,该结构蕴涵时空信息,用于存储和查询移动对象的T-模式。最后,PRED方法通过Prediction算法计算最佳匹配度,预测移动对象的轨迹位置。基于真实数据集的对比实验结果表明,PRED方法能够提供动态分析能力,其平均准确率达到72%,平均覆盖率达到92.1%,相较于现有方法,预测效果显著提升。
数据挖掘
4
2024-05-26
01背包问题的动态规划算法详解
01背包问题是一个经典的组合优化问题,涉及算法和动态规划。其核心是在不超过背包容量限制的情况下,选择物品以最大化总价值。动态规划通过构建二维数组来解决该问题,避免重复计算,并确定每个物品的选择以及对应的最大价值。具体算法实现如下:初始化一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个物品中,总重量不超过j时的最大价值。使用状态转移方程dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wt[i-1]] + val[i-1])来填充dp数组。最终的最大价值存储在dp[n][W]中,其中n是物品数量,W是背包容量。动态规划解决方案确保了在给定条件下找到最优解。
算法与数据结构
2
2024-07-16
搜索与动态规划:探究问题本质
探索问题,开启算法之门
深入探讨“为什么讲这个问题” ,可以引导我们更好地理解搜索和动态规划算法。 这两种算法体现了“电脑”和“人脑”在解决问题上的差异: 电脑擅长快速枚举, 而人脑更倾向于总结规律, 找到最优解。
通过“回到起点”和“变换角度”的思考方式, 我们可以不断优化解题思路, 将复杂问题分解成可解决的子问题。 动态规划正是利用了这种思想, 通过记录子问题的解, 避免重复计算, 从而提高效率。
算法与数据结构
2
2024-05-19