改进的中文组织机构名编辑距离匹配算法：提高准确率

本文主要探讨了在中文语言环境下，针对组织机构名简称-全称匹配的问题，传统基于编辑距离的字符串相似匹配方法的有效性面临挑战。作者提出了一个创新的算法，旨在解决这一问题。首先，算法认识到中文的语法结构特性，因此对简称和全称进行了分词处理，这是关键的预处理步骤，有助于更好地理解和匹配文本。 算法的核心思想是结合词汇语义相似度的重新定义。通过这种方法，作者调整了编辑操作的权重，赋予更有意义的相似度指标，使得算法能更准确地衡量两个字符串在语义上的接近程度。此外，引入了自适应学习机制，允许算法根据实际应用中的反馈不断优化，从而提高匹配的精度和鲁棒性。 实验部分是验证新算法性能的关键环节。结果显示，与传统的基于编辑距离的方法相比，新算法在匹配准确率上有显著提升。这表明该算法能够更有效地处理中文组织机构名的简称-全称匹配任务，对于信息检索、数据清洗和自动化管理等领域具有实际应用价值。 关键词包括“文本挖掘”，强调了算法在大规模文本数据处理中的应用；“机器学习”则表明了算法的智能化和自我优化能力；“编辑距离”作为基础技术，被重新诠释并应用于特定场景；“组织机构名”是研究对象的具体指向；最后，“简称-全称匹配”则是本文的核心问题，解决了实际工作中常遇到的命名冲突和信息查找难题。 这篇论文提供了一个创新的解决方案，提升了中文组织机构名简称-全称匹配的效率和准确性，对于中文自然语言处理和信息技术领域具有重要的理论和实践意义。