Доброго времени суток. На днях у меня возникла задача по реализации алгоритма пост-обработки результатов оптического распознавания текста. Для решения этой проблемы не плохо подошла одна из моделей для проверки орфографии в тексте, хотя конечно слегка модифицированная под контекст задачи. Этот пост будет посвящен модели Noisy Channel, которая позволяет осуществлять автоматическую проверку орфографии, мы изучим математическую модель, напишем на c# немного кода, обучим модель на базе Питера Норвига, и под конец протестируем то что у нас получится.
Метка «расстояние Левенштейна»
Автоматическая проверка орфографии, модель Noisy Channel
2013-11-20 в 15:27, admin, рубрики: data mining, алгоритм, Алгоритмы, вероятность, искусственный интеллект, орфография, расстояние дамерау-левенштейна, расстояние Левенштейна, метки: алгоритм, вероятность, орфография, расстояние дамерау-левенштейна, расстояние ЛевенштейнаО подходах к сравнению версий файлов
2012-04-24 в 4:45, admin, рубрики: алгоритм, Алгоритмы, контроль версий, оптимизация, Программирование, разработка, расстояние Левенштейна, сравнение, сравнение файлов, хэширование, метки: алгоритм, Алгоритмы, контроль версий, оптимизация, расстояние Левенштейна, сравнение, сравнение файлов, хэширование Люди, использующие системы контроля версий исходного кода (SVN, Mercurial, Git и т.п.), наверняка часто пользуются возможностью сравнения версий файлов для просмотра внесенных пользователями изменений. Существует множество независимых программ сравнения версий (WinMerge, BeyondCompare и др.). При сравнении версий, как правило, две версии файла показываются рядом друг с другом таким образом, чтобы одинаковые (неизменившиеся) части документов были расположены напротив друг друга, а изменившиеся (добавленные и удаленные) выделяются соответствующим цветом.
Уверен, многим было бы интересно узнать, какие алгоритмы могут использоваться для реализации такого сравнения.
Читать полностью »