String Comparison(문자열 비교)란 무엇입니까?
String Comparison 문자열 비교 - 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]개인 또는 엔티티를 필터링하는 프로세스는 개별화 알고리즘, 문자열 비교를 기반으로 하는 검색 기술, 인공 지능 및 얼굴 인식을 사용하여 자동화할 수 있습니다. [1] 반대로, 디지털 문서 또는 상호 참조 항목(예: [2] 실험 결과 우리가 제안한 방법이 변수 치환, 삽입 독립문, 데이터 스트림 혼돈에 맞서 싸울 때 문자열 비교 및 문법 트리 분석보다 성능이 더 우수함을 보여줍니다. [3] 이상의 결과는 문자열 비교 분야에서 Lyndon 단어와 역 Lyndon 단어의 새로운 응용에 대한 연구를 열어줍니다. [4] 필드 값 추출을 위해 텍스트 추출을 위한 광학 문자 인식(OCR)과 문자열 비교를 위한 정규 표현식을 활용하는 규칙 기반 키워드와 탐색 접근 방식의 조합이 사용됩니다. [5] 그러나 쌍별 지문 레코드 간의 거리를 계산하기 위해 문자열 비교 또는 코사인 유사도를 사용하지 않고 DBSCAN에서는 이진수 비교 기능을 사용했습니다. [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]세 번째 단계에서는 문자열 비교 방법을 사용하여 광고를 감지합니다. [1] 실험 결과 제안된 시스템은 기존의 문자열 비교 방법과 비교하여 동일한 수준의 성능을 달성하기 위해 16%의 명령만 필요로 함을 보여줍니다. [2] 도메인 이름 유사성 검사기는 딥 러닝 아키텍처를 사용하고 기존 문자열 비교 방법과 비교됩니다. [3] 이 백서에서 우리는 문자열 비교 방법이 특정 그룹에 적용될 때 부족하여 이러한 그룹에 대한 알고리즘 편향을 초래한다는 사실을 나타내는 여러 인기 있는 문자열 측정값에 대한 광범위한 실험 결과를 제공합니다. [4] 유전자 주석은 전통적으로 문자열 비교 방법을 사용하여 알려지지 않은 유전자와 알려진 데이터베이스 사이의 DNA 서열을 직접 비교해야 했습니다. [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]위에서 언급한 문제를 해결하기 위해 기존 작업은 게놈 비교에 광범위하게 적용되는 문자열 비교 기술과 관련된 간단한 접근 방식을 사용합니다. [1] 대부분의 전통적인 ER 연구는 문자열 기반 데이터를 기반으로 레코드를 식별하므로 ER 문제는 대부분 문자열 비교 기술에 의존합니다. [2]
string comparison algorithm 문자열 비교 알고리즘
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]이전에 두 개의 오픈 소스 OCR 엔진을 비교하는 연구에서 속도, 하드웨어 요구 사항, 정확도를 포함하는 기본 요소를 비교했지만 이 경우 정확도가 수동으로 계산되어 결과를 얻었지만 정확도가 떨어졌습니다. 긁힌 데이터를 해당 공식으로 대체하는 수동 프로세스였습니다. 이 연구에서는 UiPath에 배포된 "Levenshtein Distance Algorithm"이라는 문자열 비교 알고리즘을 수행하여 더 정확한 결과를 만들었습니다. [1] 현재 접근 방식은 일반적으로 DLD(Demaru-Levenschtein Distance) 알고리즘과 같은 문자열 비교 알고리즘을 중심으로 이루어집니다. [2]