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中文摘要：
在面对中文语言环境下组织机构名简称-全称匹配这一具体问题时,经典的基于编辑距离进行字符串相似匹配方法的实用性有所下降。基于编辑距离的思想,提出了一种改进匹配算法：首先对简称和全称进行分词,以切合中文的语法结构特点;之后结合重定义的词汇语义相似度度量方法,修改编辑操作权重,并通过自适应学习的方式进一步修正;最后选择与简称编辑距离最小的全称作为匹配结果。实验结果表明,该算法匹配准确率比原始方法有较大提升。
英文摘要：
When dealing with the specific problem of a Chinese organization′s full name and matching abbreviation,the traditional string matching algorithm based on edit-distance performs poorly.A new algorithm,also based on edit-distance,was provided.The improvements include the following steps：（1） making the Chinese word segmentation fit the Chinese grammatical structure features,（2） modifying the edit-operation weights with the redefined semantic similarity,（3） adjusting these weights by adaptive learning,and（4） choosing the full name with minimum edit-distance as the matching result.Experimental results show that our algorithm can effectively achieve higher abbreviation-full name matching accuracy.
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