[轉載] Python的字符串相似度檢測

biaoxiaoduan 發布于2019-07-31 11:38 / 2077人閱讀

摘要：要求和必須長度一致。是描述由一個字串轉化成另一個字串最少的操作次數，在其中的操作包括插入刪除替換。計算距離，其中的為的匹配長度，當某位置的認為匹配當該位置字符相同，或者在不超過是調換次數的一半計算距離原文相似度計算轉載自蔡尐的博客

安裝python-Levenshtein模塊

pip install python-Levenshtein

使用python-Levenshtein模塊

  import Levenshtein

算法說明

1). Levenshtein.hamming(str1, str2)
計算漢明距離。要求str1和str2必須長度一致。是描述兩個等長字串之間對應位置上不同字符的個數。

2). Levenshtein.distance(str1, str2)
計算編輯距離（也稱為 Levenshtein距離）。是描述由一個字串轉化成另一個字串最少的操作次數，在其中的操作包括插入、刪除、替換。
算法實現參考動態規劃整理。

3). Levenshtein.ratio(str1, str2)
計算萊文斯坦比。計算公式r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的長度總和，ldist是類編輯距離
注意：這里的類編輯距離不是2中所說的編輯距離，2中三種操作中每個操作+1，而在此處，刪除、插入依然+1，但是替換+2
這樣設計的目的：ratio("a", "c")，sum=2, 按2中計算為（2-1）/2 = 0.5,’a","c"沒有重合，顯然不合算，但是替換操作+2，就可以解決這個問題。

4). Levenshtein.jaro(s1 , s2 )
計算jaro距離，

其中的 m 為s1 , s2的匹配長度，當某位置的認為匹配當該位置字符相同，或者在不超過

t是調換次數的一半

5.) Levenshtein.jaro_winkler(s 1 , s 2 )
計算 Jaro–Winkler距離：

原文：Python相似度計算
轉載自：蔡尐的博客

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