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詳解Python字符串相似性的幾種度量方法-創(chuàng)新互聯(lián)

字符串的相似性比較應(yīng)用場(chǎng)合很多,像拼寫糾錯(cuò)、文本去重、上下文相似性等。

創(chuàng)新互聯(lián)從2013年開始,公司以網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作、系統(tǒng)開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)推廣、文化傳媒、企業(yè)宣傳、平面廣告設(shè)計(jì)等為主要業(yè)務(wù),適用行業(yè)近百種。服務(wù)企業(yè)客戶成百上千家,涉及國(guó)內(nèi)多個(gè)省份客戶。擁有多年網(wǎng)站建設(shè)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。為企業(yè)提供專業(yè)的網(wǎng)站建設(shè)、創(chuàng)意設(shè)計(jì)、宣傳推廣等服務(wù)。 通過專業(yè)的設(shè)計(jì)、獨(dú)特的風(fēng)格,為不同客戶提供各種風(fēng)格的特色服務(wù)。

評(píng)價(jià)字符串相似度最常見的辦法就是:把一個(gè)字符串通過插入、刪除或替換這樣的編輯操作,變成另外一個(gè)字符串,所需要的最少編輯次數(shù),這種就是編輯距離(edit distance)度量方法,也稱為L(zhǎng)evenshtein距離。海明距離是編輯距離的一種特殊情況,只計(jì)算等長(zhǎng)情況下替換操作的編輯次數(shù),只能應(yīng)用于兩個(gè)等長(zhǎng)字符串間的距離度量。

其他常用的度量方法還有 Jaccard distance、J-W距離(Jaro–Winkler distance)、余弦相似性(cosine similarity)、歐氏距離(Euclidean distance)等。

python-Levenshtein 使用

使用 pip install python-Levenshtein 指令安裝 Levenshtein

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import difflib
# import jieba
import Levenshtein
 
str1 = "我的骨骼雪白 也長(zhǎng)不出青稞"
str2 = "雪的日子 我只想到雪中去si"
 
# 1. difflib
seq = difflib.SequenceMatcher(None, str1,str2)
ratio = seq.ratio()
print 'difflib similarity1: ', ratio
 
# difflib 去掉列表中不需要比較的字符
seq = difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in ' 我的雪', str1,str2)
ratio = seq.ratio()
print 'difflib similarity2: ', ratio
 
# 2. hamming距離,str1和str2長(zhǎng)度必須一致,描述兩個(gè)等長(zhǎng)字串之間對(duì)應(yīng)位置上不同字符的個(gè)數(shù)
# sim = Levenshtein.hamming(str1, str2)
# print 'hamming similarity: ', sim
 
# 3. 編輯距離,描述由一個(gè)字串轉(zhuǎn)化成另一個(gè)字串最少的操作次數(shù),在其中的操作包括 插入、刪除、替換
sim = Levenshtein.distance(str1, str2)
print 'Levenshtein similarity: ', sim
 
# 4.計(jì)算萊文斯坦比
sim = Levenshtein.ratio(str1, str2)
print 'Levenshtein.ratio similarity: ', sim
 
# 5.計(jì)算jaro距離
sim = Levenshtein.jaro(str1, str2 )
print 'Levenshtein.jaro similarity: ', sim
 
# 6. Jaro–Winkler距離
sim = Levenshtein.jaro_winkler(str1 , str2 )
print 'Levenshtein.jaro_winkler similarity: ', sim

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