Fast and Easy Levenshtein distance using a Trie
Only the last row changes. We can avoid a lot of work if we can process the words in order, so we never need to repeat a row for the same prefix of letters. The trie data structure is perfect for this. A trie is a giant tree, where each node represents a partial or complete word. Here's one with the words cat, cats, catacomb, and catacombs in it (courtesy of zwibbler.com). Nodes that represent a w
æƒ…å ±å‡¦ç†å¦ä¼šè«–文誌．プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚° (PRO 51) 1 最é©åŒ– Packrat Parser 㮠空間計算é‡ã®è¨ˆç®—手法ã®æ案 â—‹ æ°´ 島 å® å¤ªâ€ 1 å‰ ç”° 敦 å¸â€ 1 å±± å£ å–œ 教†1 従æ¥ä¸»æµã®æ§‹æ–‡è§£æžæ‰‹æ³•ã§ã‚ã‚‹ LL ã‚„ LR 法��
æƒ…å ±å‡¦ç†å¦ä¼šè«–文誌．プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚° (PRO 51) 1 最é©åŒ– Packrat Parser 㮠空間計算é‡ã®è¨ˆç®—手法ã®æ案 â—‹ æ°´ 島 å® å¤ªâ€ 1 å‰ ç”° 敦 å¸â€ 1 å±± å£ å–œ 教†1 従æ¥ä¸»æµã®æ§‹æ–‡è§£æžæ‰‹æ³•ã§ã‚ã‚‹ LL ã‚„ LR 法ã®æ¬ 点を解決ã™ã‚‹æ§‹æ–‡æ‰‹æ³•ã®ä¸€ã¤ã¨ã— 㦠packrat parsing ã¨ã„ã†æ§‹æ–‡è§£æžæ‰‹æ³•ãŒæ³¨ç›®ã‚’集ã‚ã¦ã„る．packrat parsing ã¯ï¼Œ parsing expression grammar (PEG) ã¨ã„ã†å½¢å¼æ–‡æ³•ã§è¡¨ç¾ã§ãã‚‹ä»»æ„ã®è¨€èªžã‚’扱 ã†ã“ã¨ãŒã§ã，ã“れ㯠LL 法や LR 法よりも強力ã§ã‚る．ã¾ãŸï¼Œpackrat parsing 㧠ã¯è§£æžã‚’線形時間ã§è¡Œã†ã“ã¨ãŒã§ãる．ã—ã‹ã—，packrat parsing ã§ã¯ï¼Œæ§‹æ–‡è§£æžã® ä¸é–“çµæžœã‚’å…¨ã¦ãƒ¡ãƒ¢åŒ–ã™ã‚‹ãŸã‚，メモリ使用é‡ãŒç·šå½¢ã«ãªã£ã¦ã—ã¾ã†ã¨ã„ã†æ¬ 点ãŒã‚ る．我々ã®ç ”究ã§ã¯ï¼Œã‚«ãƒƒãƒˆæ¼”
pyPEG – a PEG Parser-Interpreter in Python
IntroductionPython is a nice scripting language. It even gives you access to its own parser and compiler. It also gives you access to different other parsers for special purposes like XML and string templates. But sometimes you may want to have your own parser. This is what's pyPEG for. And pyPEG supports Unicode. pyPEG is a plain and simple intrinsic parser interpreter framework for Python versio
gengo3.ppt
1 •  å½¢å¼è¨€èªž – 有é™ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³ã¨æ£è¦æ–‡æ³• – æ£è¦æ–‡æ³•ã®é™ç•Œã¨æ–‡è„ˆè‡ªç”±æ–‡æ³• – PDA •  生æˆè¦å‰‡ã«ã‚ˆã‚‹è¨€èªžã®èƒ½åŠ›ã®é•ã„   0型言語 0型文法       ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒªãƒ³ã‚°ãƒžã‚·ãƒ³   1型言語 文脈ä¾å˜æ–‡æ³•â€ƒâ€ƒâ€ƒâ€ƒç·šå½¢æ‹˜æŸã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³   2型言語 文脈自由文法    プッシュダウンオートマトン   3型言語 æ£è¦æ–‡æ³•â€ƒâ€ƒâ€ƒâ€ƒâ€ƒâ€ƒâ€ƒæœ‰é™ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³ 文法 オートマトン <=ç‰ä¾¡=> (汎用計算機) 能力大 èƒ½åŠ›å° 4 •  最も制約ã•ã‚ŒãŸæ–‡æ³• (regular grammar) –  生æˆè¦å‰‡ •  ãƒã‚¤ãƒ³ãƒˆâ€ƒa (æ–‡å—) ã‚’å¿…ãšå«ã‚€ –  è¦å‰‡ã¨ç”Ÿæˆã™ã‚‹æ–‡å—列ã¨ã®é–¢ä¿‚  例) 「平æˆâ–¡â–¡å¹´ã€ã‚’å—ã‘付ã‘ã‚‹æ£è¦æ–‡æ³• ={S，Y, A} ={å¹³æˆï¼Œå¹´ï¼Œ1,2,.., 21} σ= S P={Sïƒ å¹³æˆâ€ƒY, Y ïƒ 1  A, Y ïƒ 2 A, Yïƒ 21 A, A
Parsing expression grammar - Wikipedia
Parsing Expression Grammar（PEG）ã¯ã€åˆ†æžçš„å½¢å¼æ–‡æ³•ã®ä¸€ç¨®ã§ã‚ã‚Šã€å½¢å¼è¨€èªžã‚’ãã®è¨€èªžã«å«ã¾ã‚Œã‚‹æ–‡å—列をèªè˜ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ä¸€é€£ã®è¦å‰‡ã‚’使ã£ã¦è¡¨ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã‚る。PEGã¯å†å¸°ä¸‹é™æ§‹æ–‡è§£æžã‚’文法を示ã™ãŸã‚ã ã‘ã«ç´”粋ã«å›³å¼çš„ã«è¡¨ç¾ã—ãŸã‚‚ã®ã¨è¦‹ã‚‹ã“ã¨ã‚‚ã§ãã€å…·ä½“çš„ãªæ§‹æ–‡è§£æžå™¨ã®å®Ÿè£…ã‚„ãã®ç”¨é€”ã¨ã¯ç‹¬ç«‹ã—ã¦ã„る。 PEGã«ãŠã‘る構文（文法）ã®å®šç¾©ã¯æ–‡è„ˆè‡ªç”±æ–‡æ³•ã®ãƒãƒƒã‚«ã‚¹ãƒ»ãƒŠã‚¦ã‚¢è¨˜æ³•ã«ã‚ˆã‚‹ãã‚Œã«ä¼¼ã¦ã„ã‚‹ãŒã€æ–‡è„ˆè‡ªç”±æ–‡æ³•ã§ã¯ä¸€èˆ¬ã«ã€Œï½œã€ï¼ˆç¸¦æ£’ã€ãƒãƒ¼ãƒ†ã‚£ã‚«ãƒ«ãƒãƒ¼ï¼‰ã§è¡¨ã•ã‚Œã‚‹ã€Œã“れらã®ã†ã¡ã©ã‚Œã‹ã€ã§ã¯ãªãã€ã€Œæœ€åˆã®è§£æžãŒã†ã¾ãã„ã£ãŸã‚‰ãれをã€å¤±æ•—ãªã‚‰æ¬¡ã‚’é †ã«è©¦ã—ã¦ã‚†ãã€æˆåŠŸã—ãŸã‚‚ã®ã‚’採用ã€ï¼ˆã€Œ/ã€ã§ã‚らã‚ã™ï¼‰ã¨ã„ã†æ„味を使ã†ã€‚ ã“ã®ãŸã‚ã€æ–‡è„ˆè‡ªç”±æ–‡æ³•ã¨ã¯ç•°ãªã‚Šã€PEGã«ã¯æ›–昧ã•ã¯å˜åœ¨ã—ãªã„。文å—列を構文解æžã™ã‚‹å ´åˆã€æ£ã—ã„構文木ã¯å¸¸ã«1ã¤ã—ã‹ãªã„。ã“ã®ãŸã‚PEGã¯ã‚³ãƒ³ãƒ”ュータ言語ã®æ§‹æ–‡è§£æž
ã“ã®æ©Ÿä¼šã«ãƒžã‚¹ã‚¿ãƒ¼ã—よã†ãœã€æ£è¦è¡¨ç¾ã€æ§‹æ–‡å›³ã€ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³ - 檜山æ£å¹¸ã®ã‚マイラ飼育記 (ã¯ã¦ãªBlog)
æ£è¦è¡¨ç¾ã¨æ§‹æ–‡å›³ã«ã¤ã„ã¦è§£èª¬ã—ã¾ã™ã€‚オートマトンã«ã¤ã„ã¦ã‚‚詳ã—ãè¿°ã¹ã¾ã™ã€‚オートマトン・スゴãƒã‚¯ã§éŠã³ã¾ã—ょã†ï¼ 世間ã§ã‚ˆã知られã¦ã„ã‚‹ï¼ä½¿ã‚ã‚Œã¦ã„る概念・方法ã«ã¯ã“ã ã‚らãšã€åƒ•ï¼ˆæªœå±±ï¼‰ã®æ„Ÿè¦šã§ä¸€ç•ªã‚ã‹ã‚Šã‚„ã™ã„ã¨æ€ã‚れるç‹æ›¸ãã¨ç”¨èªžæ³•ï¼å›³å¼æ³•ã‚’使ã£ã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ã€‚ã“ã®è¨˜äº‹ã«ç›®ã‚’通ã—ã¦â€œæ„Ÿã˜â€ãŒæŽ´ã‚ãŸã‚‰ã€å½¢å¼è¨€èªžç†è«–ã®æ•™ç§‘書をèªã¿å§‹ã‚ã‚‹ã“ã¨ãŒå‡ºæ¥ã‚‹ã§ã—ょã†ã€‚ [追記]ã“ã®è¨˜äº‹ã®å†…容ã«å¯¾ã™ã‚‹å…·ä½“例ã¯ã€ã€Œæ£è¦è¡¨ç¾ã¨ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³ï¼šãªã‚“ã ç°¡å˜ã˜ã‚ƒã‚“ã€JavaScriptã«ã‚ˆã‚‹å®Ÿè£…ã€ã«ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚[/追記] 内容： æ£è¦è¡¨ç¾ æ£è¦è¡¨ç¾ã®ä¾‹ 構文図 åŸºæœ¬è¨˜å· é€£æŽ¥ é¸æŠž çœç•¥å¯èƒ½ 繰り返㗠ストレートワイヤーã«ã‚ˆã‚‹ãƒ¬ã‚¤ã‚¢ã‚¦ãƒˆèª¿æ•´ 有é™çŠ¶æ…‹ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³ 有é™çŠ¶æ…‹ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³ã®å®Ÿè¡Œ ãƒãƒƒã‚¯ãƒˆãƒ©ãƒƒã‚¯ã¨å…ˆèªã¿ スゴãƒã‚¯ã¨ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³ コマをãŸãã•ã‚“使ã†ã‚¹ã‚´ãƒã‚¯ã¨ä¸¦åˆ—å‡¦ç† éžæ±ºå®šæ€§ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³ã¨æ±ºå®šæ€§ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³ æ£
N-gram コーパス - 日本語ウェブコーパス 2010
æ¦‚è¦ ã‚¦ã‚§ãƒ–ãƒšãƒ¼ã‚¸ã«å‡ºç¾ã™ã‚‹å½¢æ…‹ç´ N-gram ã¨æ–‡å— N-gram ã‚’é »åº¦ã¨ã¨ã‚‚ã«åŽéŒ²ã—ãŸã‚³ãƒ¼ãƒ‘スã§ã™ï¼Žå„ N-gram コーパスã«ã¯ï¼Œé »åº¦ 10/100/1000 以上㮠1-gram ã‹ã‚‰ 7-gram ã¾ã§ãŒåŽéŒ²ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž N-gram コーパスã®æ§‹ç¯‰ã«ãŠã„ã¦ã¯ï¼ŒGoogle N-gram コーパスã¨åŒæ§˜ã®å‰å‡¦ç†ã‚’æ–½ã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Žå¥ç‚¹ãƒ»æ„Ÿå˜†ç¬¦ãƒ»ç–‘å•ç¬¦ã‚’æ–‡ã®åŒºåˆ‡ã‚Šã¨ã—ã¦åˆ©ç”¨ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ï¼Œã€Œãƒ¢ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°å¨˜ã€‚ã€ã‚„「Yahoo!ã€ãªã©ã®å›ºæœ‰åè©žã«ã¤ã„ã¦ã¯ï¼Œä¸é©åˆ‡ãªæ–‡ã®åŒºåˆ‡ã‚ŠãŒãŠã“ãªã‚ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ï¼Žã¾ãŸï¼Œæ–‡ã®åŒºåˆ‡ã‚Šã¯å‰Šé™¤ã™ã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã£ã¦ã„ã‚‹ãŸã‚，コーパスä¸ã«å¥ç‚¹ãƒ»æ„Ÿå˜†ç¬¦ãƒ»ç–‘å•ç¬¦ã¯å‡ºç¾ã—ã¾ã›ã‚“． å½¢æ…‹ç´ N-gram ã‚³ãƒ¼ãƒ‘ã‚¹ï¼Œæ–‡å— N-gram コーパスã¨ã‚‚ã«ï¼Œæ–‡å¢ƒç•Œãƒžãƒ¼ã‚¯ï¼ˆ<S>，</S>）ã¯æŽ¡ç”¨ã—ã¦ã„ã¾ã™ãŒï¼ŒæœªçŸ¥èªžãƒˆãƒ¼ã‚¯ãƒ³ï¼ˆ<UNK>）ã¯æŽ¡ç”¨ã—ã¦ã„ã¾ã›ã‚“．ã¾ãŸï¼Œæ–‡å— N-gram コーパ
Repetition Visualizer
This tool visualizes runs, squares or palindromes in a string.
大è¦æ¨¡ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã§å˜èªžã®æ•°ã‚’æ•°ãˆã‚‹ - ny23ã®æ—¥è¨˜
大è¦æ¨¡ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰ one-pass 㧠item（n-gram ãªã©ï¼‰ã®é »åº¦ã‚’æ•°ãˆã‚‹æ‰‹æ³•ã«é–¢ã™ã‚‹ãƒ¡ãƒ¢ï¼Žã“ã“数年，毎年ã®ã‚ˆã†ã«è¶…大è¦æ¨¡ãª n-gram ã®çµ±è¨ˆæƒ…å ±ã‚’ç©ºé–“ï¼æ™‚間効率良ã利用ã™ã‚‹ãŸã‚ã®æ‰‹æ³•ãŒæ案ã•ã‚Œã¦ã„る．最近ã ã¨ï¼Œ Storing the Web in Memory: Space Efficient Language Models with Constant Time Retrieval (EMNLP 2010) ã¨ã‹ï¼Žã“ã®è«–æ–‡ã§ã¯ï¼Œæœ€å°å®Œå…¨ãƒãƒƒã‚·ãƒ¥é–¢æ•°ã‚„ power-law を考慮ã—ãŸé »åº¦è¡¨ç¾ã®åœ§ç¸®ãªã©ï¼Œç´°ã‹ã„技術をä¸å¯§ã«çµ„ã¿ä¸Šã’ã¦ãŠã‚Šï¼Œã“ã‚Œãらã„工夫ãŒç´°ã‹ããªã£ã¦ãã‚‹ã¨log-frequency Bloom filter (ACL 2007) ãらã„ã‹ã‚‰ã‹ã‚‰å§‹ã¾ã£ãŸ n-gram é »åº¦æƒ…å ±ã®åœ§ç¸®ã®ç ”究もãã‚ãã‚åŽæŸã—ãŸã‹ã¨ã„ã†å°è±¡ï¼ˆã¡ã‚‡ã†ã©è«–文をèªã‚€ç›´å‰ã«ï¼Œã“ã®è«–æ–‡ã®7節ã®
Python ã«ã‚ˆã‚‹æ—¥æœ¬èªžè‡ªç„¶è¨€èªžå‡¦ç†
ã¯ã˜ã‚ã« ã“ã®æ–‡æ›¸ã¯ã€ Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper è‘— è©åŽŸ æ£äººã€ä¸å±± 敬広ã€æ°´é‡Ž 貴明　訳 『入門 自然言語処ç†ã€ O'Reilly Japan, 2010. ã®ç¬¬12ç« ã€ŒPython ã«ã‚ˆã‚‹æ—¥æœ¬èªžè‡ªç„¶è¨€èªžå‡¦ç†ã€ã‚’ã€åŽŸæ›¸ Natural Language Processing with Python ã¨åŒã˜ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License ã®ä¸‹ã§å…¬é–‹ã™ã‚‹ã‚‚ã®ã§ã™ã€‚ 原書ã§ã¯ä¸»ã«è‹±èªžã‚’対象ã¨ã—ãŸè‡ªç„¶è¨€èªžå‡¦ç†ã‚’å–り扱ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚内容や考ãˆæ–¹ã®å¤šãã¯è¨€èªžã«ä¾å˜ã—ãªã„ã‚‚ã®ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã™ãŒã€å˜èªžã®åˆ†ã‹ã¡æ›¸ãã‚’ã—ãªã„ç‚¹ã‚„çµ±èªžæ§‹é€ ç‰ã®é•ã„ã‹ã‚‰ã€æ—¥æœ¬èªžã‚’対象ã¨ã™ã‚‹å ´åˆã€ã„ãã¤ã‹æ°—ã‚’ã¤ã‘ãªã‘ã‚Œã°ã„ã‘ãªã„点ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚日本語を扱ã†å ´åˆã«ã‚‚
Suffix Array(接尾辞é…列)ã‚’å¦ã³ãŸã„人ã®ãŸã‚ã®ãƒªãƒ³ã‚¯é›† - EchizenBlog-Zwei
ç§ãŒCompressed Suffix Arrayã‚’å¦ã¶ã®ã«å‚考ã«ã—ãŸè³‡æ–™ã¸ã®ãƒªãƒ³ã‚¯ã‚’ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ãŸã€‚ CSAã ã‘ã˜ã‚ƒãªãã€ã“ã‚Œã‹ã‚‰Suffix Arrayã‚’å¦ã¶äººã«ã‚‚便利ã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„。 解説記事 # ［を］ Perl ã«ã‚ˆã‚‹ Suffix Array ã®å®Ÿè£…] SUFARYã®é–‹ç™ºè€…ã€ãŸã¤ã‚’æ°ã«ã‚ˆã‚‹è§£èª¬ perlã§20è¡Œãらã„ã§Suffix ArrayãŒä½œã‚Œã‚‹ 入門用ã«ãŠã™ã™ã‚ # DO/Suffix Array 岡野原æ°ã«ã‚ˆã‚‹Suffix Arrayã®è§£èª¬è¨˜äº‹ 高速化ãªã©ã®é«˜åº¦ãªè©±é¡ŒãŒè±Šå¯Œ ä¸ç´šè€…å‘ã‘ # white page Suffix Arrayã®ãƒªãƒ³ã‚¯é›†ãŒå……実 多ãã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリãŒå…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ ツール・ライブラリ # SUFARY 臨時復旧ページ ãŸã¤ã‚’æ°ã«ã‚ˆã‚‹Suffix Arrayライブラリ éžå¸¸ã«ä½¿ã„å‹æ‰‹ãŒè‰¯ã„ # sary: Suffix Arrayã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリã¨ãƒ„ール 高
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 8.3.1 MySQL ã®ã‚¤ãƒ³ãƒ‡ãƒƒã‚¯ã‚¹ã®ä½¿ç”¨ã®ä»•çµ„ã¿
インデックスã¯ç‰¹å®šã®ã‚«ãƒ©ãƒ 値ã®ã‚る行をã™ã°ã‚„ã見ã¤ã‘ã‚‹ãŸã‚ã«ä½¿ç”¨ã•ã‚Œã¾ã™ã€‚ インデックスãŒãªã„ã¨ã€MySQL ã¯é–¢é€£ã™ã‚‹è¡Œã‚’見ã¤ã‘ã‚‹ãŸã‚ã«ã€å…ˆé è¡Œã‹ã‚‰å§‹ã‚ã¦ãƒ†ãƒ¼ãƒ–ル全体をèªã¿å–ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ テーブルãŒå¤§ãã„ã»ã©ã€ã“ã®ã‚³ã‚¹ãƒˆãŒå¤§ãããªã‚Šã¾ã™ã€‚ テーブルã«å•é¡Œã®ã‚«ãƒ©ãƒ ã®ã‚¤ãƒ³ãƒ‡ãƒƒã‚¯ã‚¹ãŒå«ã¾ã‚Œã¦ã„ã‚‹å ´åˆã€MySQL ã¯ã™ã¹ã¦ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’調ã¹ã‚‹å¿…è¦ãªãã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã®é€”ä¸ã®ã‚·ãƒ¼ã‚¯ã™ã‚‹ä½ç½®ã‚’ã™ã°ã‚„ã特定ã§ãã¾ã™ã€‚ ã“ã‚Œã¯ã™ã¹ã¦ã®è¡Œã‚’é †æ¬¡èªã¿å–るよりã¯ã‚‹ã‹ã«é«˜é€Ÿã§ã™ã€‚ ã»ã¨ã‚“ã©ã® MySQL インデックス (PRIMARY KEYã€UNIQUEã€INDEXã€ãŠã‚ˆã³ FULLTEXT) 㯠B ツリーã«æ ¼ç´ã•ã‚Œã¾ã™ã€‚ 例外: 空間データ型ã®ã‚¤ãƒ³ãƒ‡ãƒƒã‚¯ã‚¹ã¯ R ツリーを使用ã—ã¾ã™ã€‚MEMORY テーブルã¯ãƒãƒƒã‚·ãƒ¥ã‚¤ãƒ³ãƒ‡ãƒƒã‚¯ã‚¹ã‚‚サãƒãƒ¼ãƒˆã—ã¾ã™ã€‚InnoDB 㯠FULLTEXT インデックスã®é€†ã®ãƒªã‚¹ãƒˆ
検索ã®æ´å² 一文å—進化ã™ã‚‹ã®ã«æŽ›ã‹ã£ãŸå¹´æ•°ã¯ã€ãªã‚“ã¨â€¦ - 当é¢C#ã¨.NETãªè¨˜éŒ²
æ–‡å—列ã®é«˜é€Ÿæ¤œç´¢ã®æ´å²ã‚’年表ã«ã—ã¦ã¿ãŸã‚“ã ã‘ã©ã€å¹´è¡¨ã«ã—ãŸã‚‰ã‚ã¡ã‚ƒãã¡ã‚ƒãŠã‚‚ã—ã‚ã„ã“ã¨ã«æ°—ã¥ã„ã¦ã—ã¾ã„ã¾ã—ãŸï¼ä»Šæ—¥ã®ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªãƒ¼ã¯å¿…見ã§ã™ã‚ˆï¼ id:siokoshou:20060323 ã«æ›¸ã„㟠EXACT STRING MATCHING ALGORITHMS ã«å„è«–æ–‡ã®ç™ºè¡¨ã•ã‚ŒãŸé›‘誌ãŒè¼‰ã£ã¦ãŸã®ã§ã€å¹´è¡¨ã«ä¸¦ã¹ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ã„ã‚ã„ã‚検索ã—ã¦ã¦ã‚ã¡ã“ã¡ã§ã¿ã‹ã‘ãŸåå‰ã ã‘並ã¹ã¦ã¾ã™ã€‚ 1977 KMP 1977 BM (Boyer-Moore algorithm) 1980 BMH (Horspool algorithm) 1990 Sunday Quick Search algorithm 1992 Shift Or algorithm 1992 Turbo-BM algorithm (ç¹°ã‚Šè¿”ã—対ç–.DNAã®ã‚ˆã†ã«æ–‡å—種ã®é›†å›£ãŒå°ã•ã„å ´åˆã«æœ‰åŠ¹) ã‚“ã§ã€æ³¨ç›®ã®ãƒã‚¤ãƒ³ãƒˆã¯ã“ã“。 1980 BMH
1
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
トークイベント「統計的自然言語処ç†ãƒ¼ã“ã¨ã°ã‚’扱ã†æ©Ÿæ¢°ã€
æƒ…å ±å‡¦ç†å¦ä¼šè«–文誌. プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚° 49(SIG 1(PRO 35)), 117-126, 2008-01-15 1 Packrat Parsing ã®ãƒ¡ãƒ¢ãƒªåŠ¹çŽ‡ã®æ”¹å–„手法 â—‹ æ°´ 島 å® å¤ªâ€ å‰ ç”° 敦 å¸â€ å±± å£ å–œ 教†Packrat parsing ã¯ï¼Œãƒãƒƒã‚¯ãƒˆãƒ©ãƒƒã‚¯ä»˜ã��
http://sleepyheads.jp/docs/prob_ir.pdf
ã¤ã¶ã‚„ãã§ã¿ã‚‹èŠ±ç²‰ç—‡è©±é¡Œåº¦ãƒžãƒƒãƒ—
Chimaira.org
オートマトンã¨å½¢å¼è¨€èªž æ£è¦æ–‡æ³•ã¨æ£è¦è¨€èªž 桔梗å®å 今日ã®ç›®æ¨™ æ£è¦è¨€èªžã¯æ£è¦è¡¨ç¾ãŒè¡¨ã™è¨€èªžã§ã‚る。 ã“ã‚Œã¯æœ‰é™ã‚ªãƒ¼ãƒˆãƒžãƒˆãƒ³(ε-NFA, DFA)ãŒè¡¨ã™è¨€ 語ã§ã‚‚ã‚ã£ãŸã€‚ æ£è¦æ–‡æ³•ãŒç”Ÿæˆã™ã‚‹ï¿½
The Exact String Matching Problem: a Comprehensive Experimental Evaluation
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}