levenshtein距離とは？-AI-php.cn

ドキュメントの編集では、スペルエラーの識別と修正は、退屈な手動プロセスになる可能性があります。 Levenshtein距離は、洗練されたソリューションを提供します。このメトリックは、あるシーケンスを別のシーケンスに変換するために必要な努力を定量化し、シーケンスの比較と誤差補正に非常に貴重であることが証明されます。 Vladimir Levenshteinにちなんで名付けられたこの手法は、正確なデジタル世界で重要なDNAシーケンスやスペルチェックなどのタスクに革命をもたらします。

重要な学習ポイント

Levenshtein距離の概念とその重要性を理解してください。
Levenshtein距離の計算に伴う手順を詳述します。
動的プログラミングの使用をマスターして、2つのシーケンス間の距離を決定します。
この知識を、スペルチェックやシーケンスアライメントなどの実際のシナリオに適用します。
実際のアプリケーションでのLevenshtein距離計算の結果を批判的に分析します。

levenshtein距離とは？

levenshtein距離は、それらを同一にするために必要な編集の最小数をカウントすることにより、2つのシーケンス間の非類似性を測定します。これらの編集には次のものがあります。

挿入：文字の追加。
削除：文字を削除します。
代替：ある文字を別の文字に置き換えます。

どのように機能しますか？

Levenshtein距離を計算すると、動的プログラミングとマトリックスが使用されます。プロセスは次のとおりです。

マトリックス初期化

各セル（I、j）が、シーケンスAの最初のI文字とシーケンスBの最初のJ文字間の距離を表すマトリックスを作成します。
最初の行と列を初期化します。 Cell（I、0）は、シーケンスAの最初のI文字と空のシーケンスB（ Iに等しい）間の距離を表します。同様に、（0、j）は、空のシーケンスAとシーケンスBの最初のj文字（ jに等しい）の間の距離を表します。

マトリックス集団

各セル（i、j）について、3つの操作のコストを計算します。
- 挿入：セルの値（I、J-1）1
- 削除：セルの値（I-1、j）1
- 置換：セルの値（I-1、j-1）（1位置IおよびJの場合の文字が異なる場合、それ以外の場合は0）。
これら3つのコストの最小値をセル（i、j）に割り当てます。

結果抽出

Levenshtein距離は、マトリックスの右下セルの値です。

例

「子猫」と「座っている」の間のlevenshtein距離を計算しましょう。

マトリックス初期化

行は「子猫」を表します。
列は「座る」を表します。
最初の行と列は、インデックス（挿入/欠失を表す）で初期化されます。

マトリックス集団

各セルは、挿入、削除、または置換の最小コストに基づいて入力されます。

距離計算

右下のセルには、最終的なLevenshtein距離が含まれています。

詳細な計算

「子猫」（6）と「座っている」（7）の長さに基づくマトリックスから始めます。その後、マトリックスは、挿入、削除、および置換コストを使用して入力されます。

初期マトリックス：最初の行と列に満たされた最初のマトリックスは次のように見えます。

levenshtein距離とは？

マトリックスの母集団（例）： 「K」（子猫）と「S」（座っている）を比較します。

「K」を挿入：コスト= 2（1 1）
削除 's'：cost = 2（1 1）
「s」に「k」を置き換える：cost = 1（0 1）
最小コスト= 1（代替）

levenshtein距離とは？

このプロセスは、すべての文字ペアで継続されます。

levenshtein距離とは？

最終的なマトリックス解釈

最初の行： 「子猫」を空の文字列に変換するコスト。
最初の列：空の文字列を「座っている」に変換するコスト。
内部セル： 「子猫」のプレフィックスを「座る」プレフィックスに変換するコスト。

右下の右セル（6,7）は、「子猫」を「座っている」に変換するために3つの操作が必要であることを示しています。

結論

Levenshtein距離は、変換に必要な編集を定量化することにより、シーケンスの類似性の貴重な尺度を提供します。そのアプリケーションは、バイオインフォマティクスから自然言語処理まで、多様な分野に及び、シーケンスの比較とエラー修正のための強力なツールになります。この概念を理解して適用することは、シーケンス操作と類似性分析を含む実際の問題を解決するために重要です。