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计算两字符的相似度

时间:2018-09-25 19:34:49      阅读:182      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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。

计算两字符的相似度

标签:nbsp   纠错   上下文   修改   次数   删除   上下   其他   sum   

原文地址:https://www.cnblogs.com/xyqiu90-365/p/9702349.html

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