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Levenshtein distance
Levenshtein distance
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研究人员为行为驱动开发开发重复步骤检测器
研究人员开发了一种新方法，使用 Gherkin（一种用于指定软件行为的通用语言）来检测行为驱动开发 (BDD) 中的重复步骤。该方法解决了大型 BDD 套件中冗余步骤定义造成的重大维护负担。该系统结合了精确哈希、Levenshtein 距离和句子转换器嵌入，以识别精确和语义相似的重复项，并针对新创建的超过一百万个步骤的基准进行了验证。
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开发者询问是否需要机器学习来实现99%准确率的PDF数据提取
一位开发者询问是否应使用机器学习来改进PDF数据提取，特别是处理导致提取失败的报价单中的拼写错误和打字错误。作者建议不要使用机器学习，并提出使用诸如Levenshtein距离进行单词匹配和仔细的数据库查找等确定性逻辑会更有效、更简单。作者强调，并非总是需要达到100%的准确率，而当前的99%召回率已经是一个很强的性能。