数据结构算法科教融合案例.pdf

目录

案例一模式匹配算法在命名实体识别中的应用1

1.1命名实体识别简介1

1.2基于规则的实体识别的实现过程2

案例二模式匹配算法在关系抽取中的应用4

2.1关系抽取简介4

2.2基于规则的关系抽取的实现过程5

案例三哈夫曼树在Word2Vec中的应用6

3.1Word2Vec简介6

3.2Word2Vec的实现过程6

案例四树结构在决策树分类算法中的应用9

4.1决策树分类算法简介9

4.2决策树分类算法的实现过程9

案例五树结构在层次聚类算法中的应用11

5.1层次聚类算法简介11

5.2层次聚类算法的实现过程11

案例六图结构在社团检测聚类算法中的应用14

6.1社团检测聚类算法简介14

6.2社团检测聚类算法的实现过程14

案例七最小生成树在变色龙聚类算法中的应用16

7.1变色龙聚类算法简介16

7.2变色龙聚类算法的实现过程16

案例八图结构在PageRank算法中的应用19

8.1PageRank算法简介19

8.2PageRank算法的实现过程19

案例九红黑树在Linux操作系统虚拟内存管理中的应用21

9.1Linux虚拟内存管理简介21

9.2红黑树在虚拟内存管理中的应用21

案例十哈希查找在编译器符号表管理中的应用23

10.1编译器符号表管理简介23

10.2哈希查找在符号表管理中的应用23

案例一模式匹配算法在命名实体识别中的应用

1.1命名实体识别简介

命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是一种重要的自然语言处

理技术，它旨在识别文本中的特定实体，例如，你正在读一本书，里面提到了不

同的人物、地点、组织和物品等。NER就像是给你一个任务，让你找出书中所

有提到的人名、地名或者特定的物体，比如“张三”、“海淀区”、“北京林业

大学”或者“数据结构教材”。这些被特别标记出来的词，就是我们说的“实体”。

NER技术在信息抽取、问答系统、文本分析等领域有着广泛的应用。

NER方法大致可分为基于规则、基于机器学习和基于深度学习三类。基于规

则的方法通过预定义的模式匹配来识别实体，需要事先知道所有可能的实体列表

和它们可能出现的模式。比如，预先知道所有的国家名和常见的人名格式。该方

法的优点是简单直接，但缺点是不够灵活，一旦遇到未知的实体或者不规则的情

况，就容易出错。基于机器学习的方法像是训练一个学生来识别实体，假设给计

算机一大堆已经标记好的例子，然后让它自己学习如何识别实体。优点是能够处

理更复杂的模式和新类型的实体，缺点是需要大量的训练数据，而且对于每一类

新的实体，可能都需要重新训练。基于深度学习的方法可以让计算机通过大量的

数据自己学习如何识别实体，其优点是能够处理大量的数据和复杂的模式，而且

识别准确率很高。缺点是需要大量的计算资源，而且对于为什么选择了某个实体，

计算机通常不能给出直观的解释。

基于规则的实体识别的主要思想是利用预先定义的规则和模式，对输入的文

本进行分析，以识别和分类特定的实体。这些规则通常基于语言学特征、词典和

正则表达式等，能够帮助计算机判断一个词或短语是否属于某种实体类别。简单

来说，基于规则的实体识别就像是为文本设定了一套“游戏规则”，计算机通过

这些规则来识别文本中的关键角色。通俗来讲，文本中的实体就像是故事中的重

要人物或地点，基于规则的实体识别通过分析它们的特征和上下文，来判断它们

的身份。例如，当出现“北京市海淀区”时，规则可以根据词典或上下文提示，

将其识别为一个地名；出现“北京林业大学”时被识别为一个学校名。通过这些

规则，计算机能够理解文本中的结构，使得信息提取更加准确。

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基于规则的实体识别方法难以处理歧义和复杂句式，需要人工干预和调整规

则。尽管存在一些局限性，基于规则的实体识别方法仍然在某些特定场景下具有

应用价值。例如，在处理特定领域的文本时，可以利用领域知识构建更精确的规

则，提高识别准确率。此外，基于规则的实体识别方法可以作为其他实体识别方

法的辅助手段，提高整体