[转载] Python的字符串相似度检测

biaoxiaoduan 发布于2019-07-31 11:38 / 1992人阅读

摘要：要求和必须长度一致。是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括插入删除替换。计算距离，其中的为的匹配长度，当某位置的认为匹配当该位置字符相同，或者在不超过是调换次数的一半计算距离原文相似度计算转载自蔡尐的博客

安装python-Levenshtein模块

pip install python-Levenshtein

使用python-Levenshtein模块

  import Levenshtein

算法说明

1). Levenshtein.hamming(str1, str2)
计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。

2). Levenshtein.distance(str1, str2)
计算编辑距离（也称为 Levenshtein距离）。是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括插入、删除、替换。
算法实现参考动态规划整理。

3). Levenshtein.ratio(str1, str2)
计算莱文斯坦比。计算公式r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和，ldist是类编辑距离
注意：这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离，2中三种操作中每个操作+1，而在此处，删除、插入依然+1，但是替换+2
这样设计的目的：ratio("a", "c")，sum=2, 按2中计算为（2-1）/2 = 0.5,’a","c"没有重合，显然不合算，但是替换操作+2，就可以解决这个问题。

4). Levenshtein.jaro(s1 , s2 )
计算jaro距离，

其中的 m 为s1 , s2的匹配长度，当某位置的认为匹配当该位置字符相同，或者在不超过

t是调换次数的一半

5.) Levenshtein.jaro_winkler(s 1 , s 2 )
计算 Jaro–Winkler距离：

原文：Python相似度计算
转载自：蔡尐的博客

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