주어진 텍스트 문자열과 모든 하위 문자열을 허용하는 비 주기적 유한 상태 자동 생성기를 생성하는 패턴 일치 알고리즘을 사용하고 있습니다. FSA 알고리즘은 음악 스트림 (예 : MIDI 데이터)을 상징적으로 표현하고 있습니다. 음악 스트림은 각 노래를 레이블이없는 '세그먼트'로 나누기 위해 사전 처리되었습니다. FSA는 각각의 노래의 각 세그먼트에 대해 생성된다 : I가있는 경우에 곡을 각각으로 분할 Y 세그먼트, I는 것이다 N ⋅ Y 별도 FSAs한다.
각 세그먼트의 FSA를 제 말뭉치의 다른 FSA와 비교하고 싶습니다. 궁극적 목표는 유사성 공간 내에서 클러스터링을 수행하고 구성 지표가 얼마나 유사한 지에 따라 세그먼트의 '클래스'를 만드는 것입니다. 따라서, 각 FSA가 정의한 문법이 특히 중요하다 (세그먼트 내의 음악 컨텐츠의 대략 특정 구성 요소에 대응함). 이와 같은 것을 비교하는 데 유용한 기술이 있습니까? 더 나은 /보다 효율적인 기술이있을 수 있지만 KL- 분산이 생각납니다 (예를 들어, 주어진 FSA와 관련된 문자열에 대한 분포를 비교하는 것 사용)?
또한이 질문이 (1) 사소한 편이거나 (2) 더 깊은 오해를 나타내는 것이거나 (3) 다른 곳에서 대답 한 경우에 사과드립니다. 나는 진짜 멍청 아, 여러분!
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"유사한"의 의미를 알려 주셔야합니다. 측정 항목을 선택해야합니다. 모든 목적에 적합한 하나의 올바른 지표는 없습니다. 추가 정보가 없으면 사용할 측정 항목을 알려 드릴 수 없습니다. 유사성을 측정하려는 이유, 유사성 메트릭 결과로 수행 할 작업 및 수행 한 연구를 설명하기 위해 질문을 편집하는 것이 좋습니다. 문자열에서 파생 된 FSA의 유사성을 측정하는 대신 기본 문자열 간의 유사성 측정을 살펴 보는 것으로 시작할 수 있습니다. 편집 거리가 떠 오릅니다.
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DW
있습니다 많은 문자열 메트릭 ; 당신을 위해 일하는 것은 달려 있습니다. (참고 : 해당 기사에 나열된 문자열 "메트릭"중 일부는 실제로 수학적인 의미가 아닙니다.)
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Raphael
문자열 메트릭은 좋지만 내가 추구하는 것은 아닙니다. 특정 문자열을 서로 비교하는 대신 해당 문자열을 생성 할 수있는 규칙 시스템 (공식 문법 / FSA)을 비교하고 싶습니다. 특정 문자열을 생성 할 수있는 문법이 무한히 많으므로 특정 규칙 집합을 사용하여 작성된 문법 (FSA)으로 검색을 제한하고 있습니다. 나는 두 개의 개별 문자열이 주어진 문자열로 메트릭 공식적으로 유사한있어서되는 경우가있을 수 있습니다 생각하지만 문법은 그들이 매우 다르다 생산하는 데 필요한
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플립
문제 설명에서 각 FSA는 하나의 문자열과 모든 하위 문자열을 허용합니다. 기본적으로이 FSA는 허용되는 가장 긴 문자열을 특징으로합니다. 그것의 전체 구조는 그것에서 파생됩니다. 따라서 FSA를 구성하는 문자열을 직접 비교하는 것보다 FSA를 비교하는 데 아무런 의미가 없습니다. FSA 구성 기술이 중요하다고 생각하는 일부 기능을 강조 할 수도 있습니다. 그런 다음 중요한 내용을 이해하기 위해 모양이 어떤지 알아야합니다. 그것은 무엇이 비슷한 지, 어떤 지표인지에 관한 것입니다. 이 질문은 말이되지 않습니다.
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babou