I många tillämpningar är det nödvändigt att fastställa likheten mellan två strängar. Ett allmänt använt begrepp om stränglikhet är redigeringsavståndet: det minsta antalet tillägg, raderingar och substitutioner som krävs för att omvandla den ena strängen till den andra. I detta betänkande tillhandahåller vi en stokastisk modell för strängredigeringsavstånd. Vår stokastiska modell låter oss lära oss en strängredigeringsfunktion från en corpus av exempel. Vi illustrerar nyttan av vårt tillvägagångssätt genom att tillämpa det på det svåra problemet att lära sig uttalet av ord i samtalsspråk. I det här programmet lär vi oss ett strängredigeringsavstånd med en fjärdedel av felfrekvensen för det otränade Levenshtein-avståndet. Vårt tillvägagångssätt är tillämpligt på alla strängklassificeringsproblem som kan lösas med hjälp av en likhetsfunktion mot en databas med märkta prototyper.
Ristad och Yianilos REF föreslog en stokastisk redigerad distansmodell och metoder för att lära modellparametrar från en tränings corpus.
Learning string edit distance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}