【NLP】KMP匹配算法

领域专家: 人工智能技术领域

2023-06-08 00:48:03

一、说明
KMP算法。也称为Knuth-Morris-Pratt字符串查找算法可在一个字符串S内查找一个词W的出现位置。一个词在不匹配时本身就包含足够的信息来确定下一个匹配可能的开始位置，此算法利用这一特性以避免重新检查先前配对的字符。将时间复杂度从O(M*N)降为O(N).

这个算法由高德纳和沃恩·普拉特在1974年构思，同年詹姆斯·H·莫里斯也独立地设计出该算法，最终三人于1977年联合发表。

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串匹配（String Matching）问题是计算机科学中的一个基本问题，也是复杂性理论中研究的最广泛的问题之一。它在文字编辑处理、图像处理、文献检索、自然语言识别、生物学等领域有着广泛的应用。而且，串匹配是这些应用中最耗时的核心问题，好的串匹配算法能显著地提高应用的效率。因此，研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值和实际意义。串匹配问题实际上就是一种模式匹配问题，即在给定的文本串中找出与模式串匹配的子串的起始位置。最基本的串匹配问题是关键词匹配（Keyword Matching）。所谓关键词匹配，是指给定一个长为n的文本串T[1，n]和长为m的模式串P[1，m]，找出文本串T中与模式串所有精确匹配的子串的起始位置。串匹配问题包括精确串匹配（Perfect String Matching）、随机串匹配（Randomized String Matching）和近似串匹配（Approximate String Matching）。另外还有多维串匹配（Multidimensional String Matching）和硬件串匹配（Hardware String Matching）等。本章中分别介绍改进的KMP串匹配算法，采用散列技术的随机串匹配算法，基于过滤算法的近似串匹配算法，以及它们的MPI编程实现。

串匹配（String Matching）问题是计算机科学中的一个基本问题，也是复杂性理论中研究的最广泛的问题之一。它在文字编辑处理、图像处理、文献检索、自然语言识别、生物学等领域有着广泛的应用。而且，串匹配是这些应用中最耗时的核心问题，好的串匹配算法能显著地提高应用的效率。因此，研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值和实际意义。串匹配问题实际上就是一种模式匹配问题，即在给定的文本串中找出与模式串匹配的子串的起始位置。最基本的串匹配问题是关键词匹配（Keyword Matching）。所谓关键词匹配，是指给定一个长为n的文本串T[1，n]和长为m的模式串P[1，m]，找出文本串T中与模式。

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本论文讲解了面向中英文混合环境的多模式匹配算法,比较现有的4个主流的多模式匹配算法的性能和效率，非常的详细和实用，可以作为参考

文本中关键字匹配算法的实现

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