资讯专栏INFORMATION COLUMN

基于字符串的模糊匹配

Mike617 / 456人阅读

摘要:近期由于数据库中保存的一些类似小区名称,街道名称存在简写,错别字等不规范的现象,需要将不规范的书写进行纠错改正。编辑距离距离是一种计算两个字符串间的差异程度的字符串度量。

近期由于数据库中保存的一些类似小区名称,街道名称存在简写,错别字等不规范的现象,需要将不规范的书写进行纠错改正。在进行纠错的过程中用到了【编辑距离】的计算方式来与对照表进行精确匹配。


编辑距离

1.Levenshtein距离是一种计算两个字符串间的差异程度的字符串度量(string metric)。我们可以认为Levenshtein距离就是从一个字符串修改到另一个字符串时,其中编辑单个字符(比如修改、插入、删除)所需要的最少次数。

2.jaro距离

3.jaro-winkler距离

注:其中的相似度 = 1 - 距离

由于jaro的distance中存在局部可视窗口的概念,即使有相同的子串出现,但是超过可视窗口的长度依旧不会计算,但是业务的数据大多数带有写比较长的前缀,就会影响最终匹配的准确度,所以将可视窗口的长度放大至比较字符串的最长串的长度,所以将包中的部分源码修改,python代码如下:

def count_matches(s1, s2, len1, len2):
    assert len1 and len1 <= len2
    # search_range = max(len2//2-1, 0)
    # print ("search_range",search_range)
    search_range = len2
    num_matches = 0

    flags1 = [0] * len1
    flags2 = [0] * len2

    for i, char in enumerate(s1):

        lolim = max(i - search_range, 0)
        hilim = min(i + search_range, len2 - 1)

        for j in range(lolim, hilim + 1):

            if not flags2[j] and char == s2[j]:
                flags1[i] = flags2[j] = 1
                # where_matched[i] = j
                num_matches += 1
                break
    return num_matches, flags1, flags2  # , where_matched

def count_half_transpositions(s1, s2, flags1, flags2):
    half_transposes = 0
    k = 0

    for i, flag in enumerate(flags1):
        if not flag: continue
        while not flags2[k]: k += 1
        if s1[i] != s2[k]:
            half_transposes += 1
        k += 1
    return half_transposes

def count_typos(s1, s2, flags1, flags2, typo_table):
    assert 0 in flags1

    typo_score = 0
    for i, flag1 in enumerate(flags1):
        if flag1: continue  # Iterate through unmatched chars
        row = s1[i]
        if row not in typo_table:
            # If we don"t have a similarity mapping for the char, continue
            continue
        typo_row = typo_table[row]

        for j, flag2 in enumerate(flags2):
            if flag2: continue
            col = s2[j]
            if col not in typo_row: continue

            # print "Similarity!", row, col
            typo_score += typo_row[col]
            flags2[j] = 2
            break
    return typo_score, flags2

def fn_jaro(len1, len2, num_matches, half_transposes, typo_score, typo_scale):
    if not len1:
        if not len2: return 1.0
        return 0.0
    if not num_matches: return 0.0

    similar = (typo_score / typo_scale) + num_matches
    weight = (similar / len1
              + similar / len2
              + (num_matches - half_transposes // 2) / num_matches)

    return weight / 3

def string_metrics(s1, s2, typo_table=None, typo_scale=1, boost_threshold=None,
                   pre_len=0, pre_scale=0, longer_prob=False):
    len1 = len(s1)
    len2 = len(s2)

    if len2 < len1:
        s1, s2 = s2, s1
        len1, len2 = len2, len1
    assert len1 <= len2

    if not (len1 and len2): return len1, len2, 0, 0, 0, 0, False

    num_matches, flags1, flags2 = count_matches(s1, s2, len1, len2)

    # If no characters in common - return
    if not num_matches: return len1, len2, 0, 0, 0, 0, False

    half_transposes = count_half_transpositions(s1, s2, flags1, flags2)

    # adjust for similarities in non-matched characters
    typo_score = 0
    if typo_table and len1 > num_matches:
        typo_score, flags2 = count_typos(s1, s2, flags1, flags2, typo_table)

    if not boost_threshold:
        return len1, len2, num_matches, half_transposes, typo_score, 0, 0

    pre_matches = 0
    adjust_long = False
    weight_typo = fn_jaro(len1, len2, num_matches, half_transposes,
                          typo_score, typo_scale)

    # Continue to boost the weight if the strings are similar
    if weight_typo > boost_threshold:
        # Adjust for having up to first "pre_len" chars (not digits) in common
        limit = min(len1, pre_len)
        while pre_matches < limit:
            char1 = s1[pre_matches]
            if not (char1.isalpha() and char1 == s2[pre_matches]):
                break
            pre_matches += 1

        if longer_prob:
            cond = len1 > pre_len
            cond = cond and num_matches > pre_matches + 1
            cond = cond and 2 * num_matches >= len1 + pre_matches
            cond = cond and s1[0].isalpha()
            if cond:
                adjust_long = True

    return (len1, len2, num_matches, half_transposes,
            typo_score, pre_matches, adjust_long)

def metric_jaro(string1, string2):
    "The standard, basic Jaro string metric."

    ans = string_metrics(string1, string2)
    len1, len2, num_matches, half_transposes = ans[:4]
    assert ans[4:] == (0, 0, False)
    return fn_jaro(len1, len2, num_matches, half_transposes, 0, 1)
    
def metric_jaro_score(s1,s2):
    return metric_jaro(s1,s2)    
    
print (metric_jaro_score("赛鼎线世纪明珠45号","世纪明珠45号"))    

文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/42818.html

相关文章

  • 深度学习在美团点评应用

    摘要:基于深度学习的语义匹配语义匹配技术,在信息检索搜索引擎中有着重要的地位,在结果召回精准排序等环节发挥着重要作用。在美团点评业务中主要起着两方面作用。 写在前面美团点评这两年在深度学习方面进行了一些探索,其中在自然语言处理领域,我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等;在计算机视觉领域,我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图...

    DirtyMind 评论0 收藏0
  • Programming Computer Vision with Python (学习笔记十一)

    摘要:降采样的目的是为了综合所有不同清晰度的图像进行关键点提取,这种关键点携带了不同清晰度的信息,对缩放具有不变性。是对的一种改进,主要特点是快速。的达到维,导致的比较耗时,使用哈尔小波转换得到的方向,让的降到维,减少了一半,提高了匹配速度。 尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform, 简称SIFT)是图像局部特征提取的现代方法——基于区域/图像块...

    levius 评论0 收藏0
  • 正则表达式之字符匹配

    摘要:目前许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。本文中的正则表达式转化为关系图来展示的工具是此文主要参考和学习了老姚的正则表达式迷你书,内容清晰明了,在此非常感谢老姚的精神,致敬。参考文献老姚著正则表达式迷你书 sharplook作为专业的日志采集分析系统,涉及的技术点,从后到前着实不少,内容也较为复杂。正则作为日志解析的手段,起着举足轻重的作用,在此小生将晦涩难懂的内容,拆解...

    GitChat 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

Mike617

|高级讲师

TA的文章

阅读更多
最新活动
阅读需要支付1元查看
<