关键词模式匹配—AC自动机

在处理NLP任务时，深度学习模型之外，关键词匹配是常用策略。面对海量关键词和文本，传统的逐个匹配效率低下。这时，AC自动机登场，它结合了Trie树和KMP算法，解决字符串匹配问题。

Trie树，作为数据结构，通过树状结构存储字符串集合，每个节点代表一个字符串前缀，能高效检索。插入和查询是主要操作，利用公共前缀减少比较，提高效率。

KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，如在查找母串中子串出现的位置，它利用匹配失败信息进行跳转，避免重复比较。例如，对于ABCDABD，KMP通过前缀表优化匹配过程。

AC自动机是KMP和Trie树的结合，适用于多模式串匹配。它通过前缀树存储模式串，失配时利用fail指针进行跳转，优化了单模式串的KMP方法。构建fail指针需要层次遍历，用于处理失配情况。

在实际应用中，如敏感词过滤，AC自动机在大规模词库下展现优势，其效率主要受文本长度和构建树深度影响，而非词库大小。