n-gram中英文字符串分割算法：模糊查询与应用前景

本文主要探讨了一种基于n-gram的中英文字符串分割算法，它针对的是信息检索中的一个重要问题——相似字符串的模糊查询。现有的基于关键词的查询方法往往只能进行前缀匹配，无法找到与搜索字符串具有较高相似度的结果。为了解决这一局限性，研究者们提出了新的算法，该算法首先对输入的字符串进行中英文识别，然后利用n-gram技术，按照预设的长度对字符串进行切分。 n-gram是一种统计语言模型，它将连续的n个字符视为一个基本单位（n可以是1、2、3等），用于分析文本的概率分布。在本算法中，通过n-gram技术，能够捕捉到字符串中的局部模式，这对于模糊查询特别有用，因为它允许在一定程度上匹配部分字符串序列，而不仅仅是完整的词汇。例如，如果搜索的关键词是"计算机科学"，使用n-gram可能能识别出包含"计"、"计算"、"科学"等子串的结果，即使这些子串不完整但出现在相近的位置。 该算法的关键步骤包括： 1. **字符串识别**：确定输入字符串中英文的边界，以便在处理过程中正确区分中文和英文字符。 2. **n-gram生成**：根据预设的n值，生成一系列的n长度的子串，形成一个词袋模型。 3. **分割与匹配**：对于每个n-gram，检查其在目标字符串中的存在情况，计算与搜索字符串之间的相似度或编辑距离，如Levenshtein距离或Jaccard相似度。 4. **模糊匹配**：根据设定的阈值，判断是否满足模糊查询的要求，即找到与搜索字符串相似度足够高的结果。 该算法的应用领域广泛，包括但不限于： - **数据清洗**：在大规模的数据集中，通过n-gram分割技术可以有效地去除冗余信息，提高数据处理效率。 - **学位论文检索系统(TMLC)**：模糊查询可以帮助用户找到与论文主题相关的部分关键词，从而提升搜索的准确性和效率。 - **垃圾邮件过滤**：通过识别并排除掉与关键词不匹配的邮件，增强垃圾邮件的识别和过滤能力。 基于n-gram的中英文字符串分割算法为解决信息检索中的模糊查询问题提供了一种有效的方法，通过结合语言模型和字符串分析技术，提升了查询结果的相关性和精确性，对实际应用具有重要的价值。