中文高频重复模式快速提取：逐层剪枝算法

"本文提出了一种基于逐层剪枝的中文高频重复模式快速提取算法，旨在高效地从大规模语料库中提取重复模式。该算法结合了递增n-gram模型和散列数据结构，通过低频字符过滤和层次剪枝策略减少I/O读写次数，优化了字符串排序过程，提高了提取效率。实验结果证明，该算法在处理大规模文本数据时，I/O读写次数与语料规模呈线性关系，优于使用首字符划分语料的方法，对于新词识别和术语抽取等任务有重要支持作用。" 在大规模的文本处理中，提取高频重复模式是一项关键任务，它对于语言学习、信息检索和自然语言处理等领域有着重要应用。本文提出的算法首先利用递增n-gram模型来识别可能的重复模式，这是通过分析连续的n个字符组合来发现重复序列的基础。接着，引入散列数据结构，它可以快速地查找和存储重复串，大大提升了搜索效率。 为了进一步优化性能，算法采用了一种基于低频字符的过滤策略，即逐层剪枝。这种方法可以有效地剔除低频字串，减少无效的I/O操作，从而降低系统资源消耗。此外，针对字符串排序这一常见操作，文章提出了改进的排序算法，能在O(n)的时间复杂度内完成，显著提升了整体算法的运行速度。 实验结果显示，这种基于逐层剪枝的算法在处理大规模语料时表现出良好的线性性能，与语料规模成正比的I/O读写次数远低于仅使用首字符进行语料划分的传统方法。这使得该算法尤其适用于内存限制的情况下，能够快速处理远大于内存容量的文本语料，提取出其中的高频重复模式。 该算法的贡献不仅在于提高了提取效率，还在于其对后续应用的支撑，如新词识别和术语抽取。新词识别是自然语言处理中的一个重要环节，通过识别文本中的高频重复模式，可以发现并提取出新兴词汇或专有名词。同样，术语抽取依赖于重复模式的检测，能够帮助识别出领域内的专业术语，对于知识挖掘和信息提取具有重要意义。 本文提出的基于逐层剪枝的中文高频重复模式快速提取算法，通过创新的数据结构和优化的算法设计，成功解决了大规模文本处理中的效率问题，为相关领域的研究提供了有力工具。