字符串的相似性比较应用场合很多,像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。


评价字符串相似度最常见的办法就是:把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作,变成另外一个字符串,所需要的最少编辑次数,这种就是编辑距离(edit distance)度量方法,也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑距离的一种特殊情况,只计算等长情况下替换操作的编辑次数,只能应用于两个等长字符串间的距离度量。


其他常用的度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离(Jaro–Winkler distance)、余弦相似性(cosine similarity)、欧氏距离(Euclidean distance)等。



python-Levenshtein 使用


使用 pip install python-Levenshtein 指令安装 Levenshtein


# -*- coding: utf-8 -*-

import difflib
# import jieba
import Levenshtein

str1 = "我的骨骼雪白 也长不出青稞"
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较的字符
seq = difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in ' 我的雪', str1,str2)
ratio = seq.ratio()
print 'difflib similarity2: ', ratio

# 2. hamming距离,str1和str2长度必须一致,描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数
# sim = Levenshtein.hamming(str1, str2)
# print 'hamming similarity: ', sim

# 3. 编辑距离,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
sim = Levenshtein.distance(str1, str2)
print 'Levenshtein similarity: ', sim

# 4.计算莱文斯坦比
sim = Levenshtein.ratio(str1, str2)
print 'Levenshtein.ratio similarity: ', sim

# 5.计算jaro距离
sim = Levenshtein.jaro(str1, str2 )
print 'Levenshtein.jaro similarity: ', sim

# 6. Jaro–Winkler距离
sim = Levenshtein.jaro_winkler(str1 , str2 )
print 'Levenshtein.jaro_winkler similarity: ', sim


输出:

difflib similarity1:  0.246575342466
difflib similarity2:  0.0821917808219
Levenshtein similarity:  33
Levenshtein.ratio similarity:  0.27397260274
Levenshtein.jaro similarity:  0.490208958959
Levenshtein.jaro_winkler similarity:  0.490208958959
posted on 2018-02-01 19:26  未雨愁眸  阅读(974)  评论(0编辑  收藏  举报