中文信息检索的模糊匹配算法优化与应用

"该文主要探讨了中文信息检索系统中模糊匹配算法的研究与实现，针对用户输入和数据库条目存在的局部偏差问题，提出了一种改进的过滤算法，以解决同音字/近音字混用的现象，提高了检索系统的召回率，并在实际应用中实现了接近‘子线性’的效率。" 在现代信息检索系统中，尤其是中文环境，用户的查询往往存在拼写错误、同音字或近音字等问题，这给基于关键词精确匹配的检索技术带来了挑战。传统的检索方法可能无法有效地找出与用户输入相关的数据库条目，导致检索结果的不准确。为了解决这一问题，该研究借鉴并改进了Tarhio和Ukkonen的过滤算法，将其应用于中文信息检索的模糊匹配场景。 该文提出的算法主要针对汉字拼音输入法中常见的同音字和近音字混淆现象。在中文环境中，一个汉字可能有多个读音，而不同的读音可能对应多个汉字，这使得同音词和近音词的出现频率较高。通过扩展到广义的Edit Distance（编辑距离）理论，该算法能够计算两个字符串之间的相似度，允许一定的字符插入、删除和替换，以适应同音字和近音字的情况。 编辑距离算法是一种衡量字符串相似性的方法，它计算了将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符操作次数。在此基础上，论文提出的改进算法通过优化过滤策略，减少了不必要的计算，从而提高了检索效率。实验结果显示，这种改进的模糊匹配算法显著提高了中文信息检索系统的召回率，即能够找到更多与用户查询相关的条目，同时在实际应用中，算法的运行时间接近“子线性”，意味着对于大规模数据集，其性能表现良好。 此外，论文还讨论了如何结合动态规划来优化算法的执行过程，确保在处理大量数据时仍能保持高效。动态规划是一种在计算机科学中用于解决最优化问题的策略，它可以避免重复计算，通过存储中间结果来减少计算量。 关键词涉及的技术点包括计算机应用、中文信息处理、模糊匹配、过滤算法和动态规划。这些概念共同构成了提高中文信息检索系统性能的核心要素。这项工作对于提升用户查询体验，增强信息检索系统的鲁棒性和实用性具有重要意义，对于中文信息检索领域的研究和开发具有重要参考价值。