文字列比較とは何ですか？
String Comparison 文字列比較 - That process of filtering on individuals or entities could be automated by using individualization algorithms, searching techniques based on string comparisons, artificial intelligence, and facial recognition. [1] Contrarily, string comparison in a digital document or cross-referencing entries (e. [2] The results of experiments demonstrate that our proposed method has better performance than string comparison and grammar tree analysis when fighting against variable substitution, insert independent statement and data stream confusion. [3] The above results open to the study of new applications of Lyndon words and inverse Lyndon words in the field of string comparison. [4] For the field-value extraction, a combination of rule-based keywords and navigation approach is used, utilising an Optical Character Recognition (OCR) for text extraction and regular expression for string comparison. [5] However, rather than using a string comparison or cosine similarity to calculate the distance between pair-wise fingerprint records, a binary number comparison function was used in DBSCAN. [6]個人またはエンティティをフィルタリングするこのプロセスは、個別化アルゴリズム、文字列比較に基づく検索技術、人工知能、および顔認識を使用して自動化できます。 [1] 反対に、デジタル ドキュメントまたは相互参照エントリ (e. [2] 実験の結果は、提案された方法が、変数置換、独立したステートメントの挿入、およびデータ ストリームの混乱と戦うときに、文字列比較および文法ツリー分析よりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。 [3] 上記の結果は、文字列比較の分野における Lyndon 単語と逆 Lyndon 単語の新しいアプリケーションの研究に開かれています。 [4] フィールド値の抽出には、ルールベースのキーワードとナビゲーション アプローチの組み合わせが使用され、テキスト抽出には光学式文字認識 (OCR) を使用し、文字列比較には正規表現を使用します。 [5] ただし、文字列比較またはコサイン類似度を使用してペアワイズ指紋レコード間の距離を計算するのではなく、DBSCAN では 2 進数比較関数が使用されました。 [6]
string comparison method
In the third step, the advertisements are detected using string comparison methods. [1] Experimental results shows that the proposed system requires only 16% commands to achieve the same level of performance when compared with the conventional string comparison method. [2] The Domain name similarity checker uses deep learning architecture and compared with the classical string comparison methods. [3] In this paper, we provide extensive experimental results over a number of popular string measures which indicate that string comparison methods fall short when applied to specific groups, a fact leading to algorithmic bias against these groups. [4] Gene annotation has traditionally required direct comparison of DNA sequences between an unknown gene and a database of known ones using string comparison methods. [5]3番目のステップでは、文字列比較メソッドを使用してアドバタイズメントが検出されます。 [1] 実験結果は、従来の文字列比較方法と比較した場合、提案されたシステムが同じレベルのパフォーマンスを達成するために必要とするコマンドはわずか 16% であることを示しています。 [2] ドメイン名類似性チェッカーは、ディープ ラーニング アーキテクチャを使用し、従来の文字列比較方法と比較します。 [3] この論文では、特定のグループに適用すると文字列比較方法が不十分であり、これらのグループに対するアルゴリズムの偏りにつながる事実を示す、多くの一般的な文字列測定に関する広範な実験結果を提供します。 [4] 遺伝子アノテーションは従来、文字列比較法を使用して、未知の遺伝子と既知の遺伝子のデータベースとの間で DNA 配列を直接比較する必要がありました。 [5]
string comparison technique
To address the problem mentioned above, existing works use simple approaches related to string comparison techniques that are extensively applied to compare genomes. [1] Most traditional ER studies identify records based on string-based data, so the ER problem relies mostly on string comparison techniques. [2]上記の問題に対処するために、既存の研究では、ゲノムの比較に広く適用されている文字列比較技術に関連する単純なアプローチが使用されています。 [1] 従来の ER 研究のほとんどは、文字列ベースのデータに基づいてレコードを識別するため、ER の問題は主に文字列比較手法に依存しています。 [2]
string comparison algorithm 文字列比較アルゴリズム
In Previous, research on comparing those two open source OCR engine, there we made comparison on basic factors which included speed, hardware requirements, accuracy ,but in that case, accuracy was been calculated manually which gave us results but with less precise, as it was a manual process to substitute scraped data to that formulas, In this research we’ve made results with more precision by performing a String comparison algorithm named, “Levenshtein Distance Algorithm” which is deployed in UiPath. [1] Current approaches typically revolve around string comparison algorithms like the Demaru-Levenschtein Distance (DLD) algorithm. [2]以前、これら2つのオープンソースOCRエンジンの比較に関する調査では、速度、ハードウェア要件、精度などの基本的な要素を比較しましたが、その場合、精度は手動で計算されたため、結果は得られましたが、精度は低くなりました。は、スクレイピングされたデータをその式に置き換える手動プロセスでした。この調査では、UiPathにデプロイされている「LevenshteinDistanceAlgorithm」という名前の文字列比較アルゴリズムを実行することでより正確な結果を出しました。 [1] 現在のアプローチは通常、Demaru-Levenschtein Distance（DLD）アルゴリズムのような文字列比較アルゴリズムを中心に展開しています。 [2]