Fuzzy Matching(퍼지 매칭)란 무엇입니까?
Fuzzy Matching 퍼지 매칭 - The recommender system uses a pipeline of natural language processing, fuzzy matching, and machine learning to significantly reduce the human effort needed for software product vulnerability matching. [1] This approach is a more effective solution of the problem through the use of functions for the primary conversion of data according to the selected format, and after the converted data is compare using the selected method for fuzzy matching of attributes in a relational database. [2] This study overcomes this obstacle by deploying a custom geocoding engine based on GeoNames, tailored transcription rules and fuzzy matching in order to achieve good accuracy even for noisy data while not depending on third-party services, resulting in lower costs than the comparable approaches. [3] In this study, we aimed to (1) develop an algorithm based on fuzzy matching to detect symptoms in tweets, (2) establish a comprehensive list of Covid-19-related symptoms and (3) evaluate the fuzzy matching for Covid-19-related symptom detection in French tweets. [4] We test our approach on real open datasets published by the Campania region, heterogeneous in the topic, size, and type of errors by showing the positive results of using Levenshtein and Fuzzy Matching and exploiting clustering methods in detecting and correcting quality issues in textual geographical data. [5] Name matching: Matches names either with global name services or with user-created master taxonomy lists using fuzzy matching, testing combinations of genus level synonyms, subspecies elevation to species, trying to match with higher level taxonomic entities like genus and family, and employing a user-defined lookup table to manually resolve names. [6] Finally, the classification of information is realized by fuzzy matching of keywords, so as to extract the structured information quickly and accurately. [7] Three ideas on how to extend attribute sets and improve record linkage quality were proposed: (1) fuzzy matching of names, (2) comparison of abstracts of patents and articles, (3) comparison of scientists’ main research areas calculated using all metadata available. [8] Initially, transforming raw files into equidistant matrices based on region of interest (ROI) searching and fuzzy matching. [9] This paper addresses the challenging problem of the retrieval and fuzzy matching of graphs to localize near-identical geographical areas across time. [10] Traditional approaches mostly follow two directions: Named Entity Recognition (NER) and fuzzy matching. [11] The SEEK method includes four steps: (1) data management and standardization, (2) many-to-many matching, (3) fuzzy matching, and (4) rematching and verification. [12] We propose several changes to usual edit sequences, specifically augmenting edits with content data and using fuzzy matching, in an attempt to improve semantic preservation. [13] Finally, both short text and images are integrated for topic detection, in which the corresponding topics are mined based on fuzzy matching of topic words. [14] The method not only can provide a unified representation of HPC resources, but also can support semantic-based fuzzy matching. [15] Fuzzy matching is performed through search algorithm design. [16] Combinations of fuzzy matching and set intersection-based methods capture inexact matches and also fragmented concepts. [17] To achieve high recall, we enable fuzzy matching between locations and microblogs. [18] Furthermore, a fuzzy matching of the records in each block is performed using Levenshtein distances to identify the duplicate patient records. [19] Therefore, we classify multiple classes of webshell based on the implementation of webshell and then propose a heuristic detection method based on fuzzy matching and recurrent neural network. [20] In this article, we propose and evaluate a novel method for addressing this issue: 'Fuzzy Matching'. [21] As a new variant of public-key encryption scheme, attribute-based encryption (ABE) provides a fuzzy matching between the data encryptor and decryptor. [22] Estimating evidence can also be viewed as fuzzy matching, so this method can handle the situation where facts are missing. [23] The fuzzy matching between the input sentence and the sample sentence in the database is done with cosine similarity between the sentence structure of input sentence and the sample sentence and then the reordering rule of the most alike sentence to the input sentence is used for translation. [24] For traditional retrieval model exists in the retrieval of data redundancy, the disadvantage of fuzzy matching, retrieval information deviation, combined with the current hot, discusses the heterogeneous data integration and redundant data, efficient data classification, keyword retrieval model and the method, such as to big data environment, make full use of the traditional technology combined with spatial retrieval model and other technical storage model, improved classification algorithm, and optimize the retrieval algorithm, thus improve the operation efficiency of the algorithm, to provide users with a set of data storage, classification and retrieval in the integration of large data retrieval platform. [25] KeywoRDS Character Recognition Mapping, Confidence, Document Classification, Feature Extraction, Fuzzy Matching, Hindi Printed Images, Shirorekha Less Characters, Shirorekha Less Words, SVM, Word Association. [26] We consider the problem of obfuscating programs for fuzzy matching (in other words, testing whether the Hamming distance between an n-bit input and a fixed n-bit target vector is smaller than some predetermined threshold). [27]추천 시스템은 자연어 처리, 퍼지 일치 및 기계 학습의 파이프라인을 사용하여 소프트웨어 제품 취약성 일치에 필요한 인간의 노력을 크게 줄입니다. [1] 이 접근 방식은 선택한 형식에 따라 데이터를 1차 변환하는 함수를 사용하고 변환된 데이터를 선택한 후 관계형 데이터베이스 속성의 퍼지 일치를 위해 선택된 방법을 사용하여 비교하는 기능을 사용하여 문제를 보다 효과적으로 해결합니다. [2] 이 연구는 제3자 서비스에 의존하지 않으면서 잡음이 있는 데이터에 대해서도 우수한 정확도를 달성하기 위해 GeoName, 맞춤형 전사 규칙 및 퍼지 매칭을 기반으로 하는 사용자 지정 지오코딩 엔진을 배포하여 이러한 장애물을 극복하여 유사한 접근 방식보다 비용을 낮춥니다. [3] 이 연구에서 우리는 (1) 트윗에서 증상을 감지하는 퍼지 매칭 기반 알고리즘을 개발하고, (2) Covid-19 관련 증상의 포괄적인 목록을 설정하고 (3) Covid-19-에 대한 퍼지 매칭을 평가하는 것을 목표로 했습니다. 프랑스어 트윗에서 관련 증상 감지. [4] 우리는 Levenshtein 및 Fuzzy Matching을 사용하고 클러스터링 방법을 활용하여 텍스트 지리 데이터의 품질 문제를 감지하고 수정한 긍정적인 결과를 보여줌으로써 주제, 크기 및 오류 유형이 이질적인 Campania 지역에서 게시한 실제 공개 데이터 세트에 대한 접근 방식을 테스트합니다. . [5] 이름 일치: 퍼지 일치를 사용하여 글로벌 이름 서비스 또는 사용자 생성 마스터 분류 목록과 이름 일치, 속 수준 동의어 조합 테스트, 종에 대한 아종의 상승, 속 및 과와 같은 상위 수준 분류 개체와 일치 시도, 수동으로 이름을 확인하기 위한 사용자 정의 조회 테이블. [6] 마지막으로 키워드의 퍼지 매칭을 통해 정보 분류를 구현하여 구조화된 정보를 빠르고 정확하게 추출합니다. [7] 속성 집합을 확장하고 기록 연결 품질을 향상시키는 방법에 대한 세 가지 아이디어가 제안되었습니다. (1) 이름의 퍼지 일치, (2) 특허 및 논문의 초록 비교, (3) 사용 가능한 모든 메타데이터를 사용하여 계산된 과학자의 주요 연구 영역 비교 . [8] 처음에는 관심 영역(ROI) 검색 및 퍼지 일치를 기반으로 원시 파일을 등거리 행렬로 변환합니다. [9] 이 논문은 시간이 지남에 따라 거의 동일한 지리적 영역을 지역화하기 위해 그래프를 검색하고 퍼지 일치시키는 어려운 문제를 해결합니다. [10] 기존 접근 방식은 대부분 NER(Named Entity Recognition) 및 퍼지 일치라는 두 가지 방향을 따릅니다. [11] SEEK 방법은 (1) 데이터 관리 및 표준화, (2) 다대다 매칭, (3) 퍼지 매칭, (4) 재매칭 및 검증의 4단계로 구성됩니다. [12] 의미론적 보존을 개선하기 위해 일반적인 편집 시퀀스에 대한 몇 가지 변경 사항, 특히 콘텐츠 데이터로 편집을 보강하고 퍼지 일치를 사용하는 것을 제안합니다. [13] 마지막으로 짧은 텍스트와 이미지를 통합하여 주제 단어를 퍼지 매칭하여 해당 주제를 마이닝하는 주제 감지를 수행합니다. [14] 이 방법은 HPC 리소스의 통일된 표현을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 의미 기반 퍼지 매칭을 지원할 수 있습니다. [15] 퍼지 매칭은 검색 알고리즘 설계를 통해 수행됩니다. [16] 퍼지 일치 및 집합 교차 기반 방법의 조합은 부정확한 일치와 단편화된 개념을 캡처합니다. [17] 높은 재현율을 달성하기 위해 위치와 마이크로 블로그 간의 퍼지 일치를 활성화합니다. [18] 또한 중복 환자 기록을 식별하기 위해 Levenshtein 거리를 사용하여 각 블록에 있는 기록의 퍼지 일치를 수행합니다. [19] 따라서 웹쉘 구현을 기반으로 여러 클래스의 웹쉘을 분류한 후 퍼지 매칭 및 순환 신경망 기반의 휴리스틱 탐지 방법을 제안한다. [20] 이 기사에서는 이 문제를 해결하기 위한 새로운 방법인 '퍼지 매칭'을 제안하고 평가합니다. [21] 공개 키 암호화 방식의 새로운 변형인 속성 기반 암호화(ABE)는 데이터 암호화기와 해독기 간에 퍼지 일치를 제공합니다. [22] 증거 추정은 퍼지 매칭으로도 볼 수 있으므로 이 방법은 사실이 누락된 상황을 처리할 수 있습니다. [23] 입력 문장과 샘플 문장 사이의 퍼지 매칭은 입력 문장의 문장 구조와 샘플 문장 사이의 코사인 유사도로 이루어지며, 입력 문장과 가장 유사한 문장의 재배열 규칙이 번역에 사용됩니다. [24] 데이터 중복 검색에 존재하는 기존 검색 모델의 경우 퍼지 매칭의 단점, 검색 정보 편차, 현재 핫과 결합하여 이기종 데이터 통합 및 중복 데이터, 효율적인 데이터 분류, 키워드 검색 모델 및 방법 등 빅 데이터 환경으로, 공간 검색 모델 및 기타 기술 저장 모델, 향상된 분류 알고리즘과 결합된 기존 기술을 최대한 활용하고 검색 알고리즘을 최적화하여 알고리즘의 운영 효율성을 개선하여 사용자에게 데이터 세트를 제공합니다. 대용량 데이터 검색 플랫폼의 통합에서 저장, 분류 및 검색. [25] KeywoRDS 문자 인식 매핑, 신뢰도, 문서 분류, 특징 추출, 퍼지 매칭, 힌디어 인쇄 이미지, Shirorekha 적은 문자, Shirorekha 적은 단어, SVM, 단어 연관. [26] 퍼지 매칭을 위해 프로그램을 난독화하는 문제를 고려합니다(즉, n비트 입력과 고정 n비트 목표 벡터 사이의 해밍 거리가 미리 결정된 임계값보다 작은지 테스트). [27]
Support Fuzzy Matching
In many application scenarios, it is essential to support fuzzy matching, which allows approximate matching between elements that improves the effectiveness of string similarity join. [1] Its algorithm supports fuzzy matching, utilization of synonyms, and sentiment tagging. [2]많은 응용 프로그램 시나리오에서 문자열 유사성 조인의 효율성을 향상시키는 요소 간의 근사 일치를 허용하는 퍼지 일치를 지원하는 것이 필수적입니다. [1] 알고리즘은 퍼지 매칭, 동의어 활용, 감성 태깅을 지원합니다. [2]
Different Fuzzy Matching
In particular, we test the impact of different fuzzy matching techniques, sub-word-level segmentation methods and alignment-based features on overall translation quality. [1] This paper explores different fuzzy matching functions which aim to resolve this ambiguity. [2]특히, 다양한 퍼지 매칭 기술, 하위 단어 수준 세분화 방법 및 정렬 기반 기능이 전체 번역 품질에 미치는 영향을 테스트합니다. [1] 이 문서에서는 이러한 모호성을 해결하기 위한 다양한 퍼지 매칭 기능을 탐구합니다. [2]
fuzzy matching algorithm
We demonstrate a concatenated fuzzy matching algorithm to restrain local strong regions for the spatial beam shaping of a focused laser with quasi-near-field characteristics on the cross section in the focusing light path. [1] When verifying descriptive data, the fuzzy matching algorithm based on the Levenshtein distance is used. [2] Firstly, the method adds similar words into a candidate set using fuzzy matching algorithm, and then validates the similar words in the candidate set using statistical models, and finally constructs the typo-pairs. [3]우리는 포커싱 광 경로의 단면에 준-근거리 특성을 가진 포커싱된 레이저의 공간 빔 형성을 위한 로컬 강한 영역을 제한하기 위해 연결된 퍼지 매칭 알고리즘을 보여줍니다. [1] 기술 데이터를 검증할 때 Levenshtein 거리에 기반한 퍼지 매칭 알고리즘이 사용됩니다. [2] 첫 번째 방법은 유사 단어를 퍼지 매칭 알고리즘을 사용하여 후보 집합에 추가한 다음 통계 모델을 사용하여 후보 집합에서 유사 단어의 유효성을 검사하고 마지막으로 오타 쌍을 구성합니다. [3]
fuzzy matching method
And a fuzzy matching method based on character vector are used to do knowledge base retrieving. [1] Instead of using the conventional SIFT-based matching method, we have introduced a new fuzzy matching method to create an adaptive matching zone (region). [2] In this paper, we proposed an algorithm to identify users based on check-in and profile matching using fuzzy matching method in profile and Bayesian algorithm in check-in. [3]그리고 문자 벡터를 기반으로 하는 퍼지 매칭 방법은 지식 기반 검색을 수행하는 데 사용됩니다. [1] 기존의 SIFT 기반 매칭 방식 대신 새로운 퍼지 매칭 방식을 도입하여 적응형 매칭 존(영역)을 생성합니다. [2] 본 논문에서는 프로파일에서 퍼지 매칭 방법과 체크인에서 베이지안 알고리즘을 사용하여 체크인과 프로파일 매칭을 기반으로 사용자를 식별하는 알고리즘을 제안하였다. [3]
fuzzy matching technique 퍼지 매칭 기법
In particular, we test the impact of different fuzzy matching techniques, sub-word-level segmentation methods and alignment-based features on overall translation quality. [1] The fuzzy matching technique is used to model the correlation ratio between the student profiles and the industry profiles. [2]특히, 다양한 퍼지 매칭 기술, 하위 단어 수준 세분화 방법 및 정렬 기반 기능이 전체 번역 품질에 미치는 영향을 테스트합니다. [1] 퍼지 매칭 기법은 학생 프로필과 산업 프로필 간의 상관 비율을 모델링하는 데 사용됩니다. [2]