N-Gram改进算法：多字特征词提取与优化

"本文介绍了一种基于N-Gram的改进算法，用于文本特征提取，尤其关注于计算机软件测试中的文本处理。该算法旨在提高多字特征词的识别效率，主要针对三字词和四字词。它通过统计gram的出现频度以及gram之间的接续情况，构建gram关联矩阵，然后通过阈值比较来合并频繁接续的gram，形成多字特征词。算法中涉及两个阈值，d用于限制特征词的频度，B则是合并gram的频度比例标准。为了降低空间复杂度，使用稀疏矩阵存储gram关联矩阵。算法流程包括文本粗切分、bigram切分、gram关联矩阵记录、预过滤和特征向量合并等步骤。实验证明，这种改进的特征提取算法能更准确地描述文本特征，适用于文本检索和Web挖掘等领域。" 基于N-Gram的文本特征提取是一种常见的文本处理方法，它的核心思想是将连续的N个词汇组合成一个单元，用于捕捉文本的局部上下文信息。在计算机软件测试中，这种技术有助于理解软件文档或日志的结构和模式，以便更好地进行测试用例的设计和缺陷的定位。 本文提出的改进算法首先对文本进行初步划分，按中英文和语段标点切割，形成语段序列。接着，每个语段被进一步分割成bigram，统计它们的出现频度。对于三字词和四字词，使用两个不同的gram关联矩阵A和B来记录相邻gram的接续情况。矩阵A用于三字词，是二维的，而矩阵B用于四字词，是三维的。接续出现的gram频度如果超过预设阈值，则认为它们应合并为一个特征词。 算法的预过滤步骤筛选出频度高于阈值的gram，形成特征向量表，然后在矩阵中寻找满足合并条件的gram记录。这种合并过程使得算法能在固定长度N-Gram的基础上提取出不同长度的特征词，增强了特征提取的灵活性和准确性。 通过实验，作者发现当合并阈值比例B取70%时，算法表现良好。同时，使用稀疏矩阵存储gram关联矩阵显著减少了存储需求，提高了算法的效率。这种改进的N-Gram算法在文本检索和Web挖掘等信息处理任务中，可以提供更精确的文本表示，从而提升系统性能。 关键词包括文本特征提取、N-Gram算法和gram关联矩阵，表明了文章的主要研究内容和技术手段。这种方法是对传统N-Gram的优化，以适应特定场景的需求，特别是在需要识别多字特征词的文本分析任务中。