我感觉这个是你想做的？

谢谢回答！但是所有模拟匹配的方法我都尝试过了，无果，才想着要建立一个词库，整体输入进软件，然后再返回想要的标准名称:)

人工输入的数据有很强的随意性。
解决这个问题，最理想的还是在数据输入阶段，通过列表选择的方法提供标准化的选项，限制输入误差。

遇到你这种情况，想通过机器学习的方法解决也是可以理解的，但是任何机器学习方法都是有误差的，不可能做到百分之百匹配。而对于你这种几万行的数据，哪怕有三五个误差，麻烦也够大的。

你讲的思路是标准词+异化，这种方法的主要问题是你要想到每个标准词的所有可能变异形式，但是你再怎么聪明，也不可能把所有人的简化、失误考虑进去，另外如果标准词多的话，工作量也是蛮大的。

所以，建议你反过来想，只建立一个标准词的库，然后用jiebaR处理输入数据，提出输入数据的关键词，用关键词与标准库匹配。这种好处是，输入的数据再怎么异化，还是能提出其中的关键词的，除非是NA。只要能提出关键词来，就可以匹配到标准词。所谓以不变应万变。
至于误差的检验，可以用一个笨办法，就是将匹配后的数据因子化后做一个table，看看是否有不在标准词范围内的样本。

@llb_321 感谢你详尽的解答，我会探索你提到的方法。因为真实的数据是全国几万家医院，现在每次匹配下来都会有几千家未匹配的数据需要人工匹配，于是想到这个办法不如一劳永逸。

以我在原帖中附上的图片为例，我没有想到用R里面的什么机器学习方法可以输入这些文字变量，从而输出指定标准名称，请问大神有无高见？ :)

我回复中的原意是用机器学习的方法无法满足百分之百的匹配要求，所以不用考虑。
至于有什么方法，关联规则分析大概可以实现，思路是建立标准词和变异词之间关联规则，然后用变异词预测标准词。
但是，还是回到老问题，任何模型都是有误差的，而基于这些模型所做的任何预测也是有误差的，这是统计原理的问题。
而且这种方法还是有上面所说的另外一个问题，就是对于每一个标准词，你都要尽可能多地给出变异词，这个步骤仍然需要人工介入。

你可能没理解我提到的另外一个方案，就是不要管这个标准词可能变成什么，只要界定标准词库。
处理实际的样本时，比如有人可能输入“安庆第五中学”，利用中文解词包jiebaR，可以把这个变异词分解成“安庆”、“第五”、“中学”，这个过程就相当于你人工建立变异词库，只不过你建立的是“安庆第五中学”，而jiebaR建立的是变异词的结构分解。然后，你设计一个算法，反正就几万家医院，数据不是很大，不赶时间的话就用循环一条条地匹配，每一次匹配过程可以这样，分别看分解的词匹配到标准库里的哪些词，通常三个词匹配的子集的交集，大概率是可以匹配到最终的标准词的。
另外，你的数据里可能也有医院地址之类的，可以再结合地址的判断，以提高匹配的准确率。
对于正名和别名相差比较大的数据，比如第三军医大学第三附属医院，更多人叫大坪医院，处理起来就麻烦了，所以更需要结合地址、邮编、电话等多个变量进行综合判断。