标签:nbsp 纠错 上下文 修改 次数 删除 上下 其他 sum
两字符的相似度:即字符A到B的最小编辑次数。(AKA)
(1)python-Levenshtein
汉明距离,要求:两字符长度一致。即len(str1)==len(str2)
hamming(str1, str2)
(2)编辑距离(插入,修改,删除)
distance(str1, str2)
(3)莱文斯坦比
ratio(str1, str2)
原理:r = (sum - ldist) / sum,其中sum = str1 + str2,ldist为类编辑距离(插入/删除,+1;修改,+2)
用途:拼写纠错、文本去重、上下文相似度
(4)其他距离
Jaccard distance、J-W距离、余弦相似度、欧式距离等
J-W距离:dj = 1/3( m/|s1| + m/|s2| + (m-t)/m ) m是匹配的字符数,t是换位的数目。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/xyqiu90-365/p/9702349.html