良好的 基线 ，就其较高的计算成本而言，可能是不切实际的 基线 ，更重要的是，它会产生许多误报，这是通用的字符串距离算法，例如

• 编辑距离 （又称Levenshtein距离）
• Ratcliff / Obershelp

根据所需的准确度级别（应在查全 率 和
精确度
两方面指定BTW，即通常表示错过相关性比错误识别一个关系更重要），这 是基于以下[某些启发式方法和想法]可以解决问题 ：

• 标记输入，即将输入视为单词数组而不是字符串
• 标记化还应保留行号信息
• 使用简短的常用替换字典对输入进行归一化（例如，在行的末尾添加“ dr” =“ drive”，“ Jack” =“ John”，“ Bill” =“ William” …，“ “。”开头的是“西”等。
• 识别（类似于POS标记中的标记）某些实体的性质（例如邮政编码和扩展邮政编码，以及城市
• 识别（查找）其中一些实体（例如，相对简短的数据库表可以包括目标区域中的所有城市/城镇
• 识别（查找）一些与域相关的实体（如果所有/很多地址都涉及法律专业人士，则查找律师事务所名称或联邦建筑物可能会有所帮助。
• 通常，将更多的权重放在来自地址最后一行的令牌上
• 对具有特定实体类型（例如：“ Drive”，“ Street”，“ Court”）的令牌赋予更多（或更少）的权重，应比其之前的令牌少得多。
• 考虑一种改进的 SOUNDEX 算法，以帮助标准化

考虑到上述内容，请实施 基于规则的评估程序
。暂时地，可以将规则实现为对树/数组状结构的访问者，在该访问中最初解析输入（访问者设计模式）。
基于规则的框架的优势在于，每种启发式方法都有其自身的功能，并且可以对规则进行优先级排序，即在链中尽早放置一些规则，并通过一些强有力的启发式方法（如：不同的City
= >相关性= 0，置信度= 95％等）。

搜索相关性的一个重要考虑因素是 需要 先验 比较每个单个项目（此处为地址）与其他每个项目，因此需要多达1/2 n^2项目级的比较。因此，以参考项的预处理（解析，规范化…）的方式存储参考项，并可能具有可用作[非常粗糙] 的 摘要/键
可能很有用。可能的相关性指示符（例如，由5位邮政编码组成的键，后跟“主要”名称的SOUNDEX值）。