小红花·文摘

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Raz1ner ·

Levenshtein算法：让字符串比较变得轻而易举

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本研究介绍了阿拉伯语拼写纠正框架AraSpell，实验证明其有效性，词错误率为4.8%，字符错误率为1.11%。

基于 BERT 和 Levenshtein 距离的全面拼写纠错方法

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Levenshtein transformer (LevT)是一种高效且质量可比的非自回归机器翻译模型。研究分析了LevT的解码器，包括长度、子词生成和删除模块的能力，并比较了不同版本的LevT的翻译结果。研究还探讨了知识蒸馏和翻译记忆对LevT的帮助。

Levenshtein 变换器及其变体的解码分析

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本文提出了一种基于深度学习的CNN-ED管道，用于优化字符串相似度搜索。实验结果表明，基于CNN的嵌入在准确性和效率方面优于其他方法。

DoDo-Code：一种基于深度 Levenshtein 距离嵌入的 IDS 信道和 DNA 存储编码

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Hans-Juergen Schoenig：“hired” 与 “fired”——PostgreSQL 中的模糊搜索

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Levenshtein distance 编辑距离算法

Raz1ner ·

简介 Levenshtein 距离是一种编辑距离，用来表示两个字符串的差异。编辑距离是指从字符串 A 开始，修改成字符串 B 的最小步骤数，每个以步骤中，你可以删除一个字符、修改一个字符或者新增一个字符。比如我们把 acat 变成 gate 的时候，需要做如下的修改：删除 a 把 c 改成 g 新增 e 所以 acat 和 gate 的 Levenshtein 距离是 3。算法...

Levenshtein 距离

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