精华内容
下载资源
问答
  • python字符串相似度 tdebatty likeity的Python3.x实现 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法(包括Levenshtein编辑距离和同级,Jaro-Winkler,最长公共子序列,余弦相似性等)。 查看...
  • Python 字符串相似度

    千次阅读 2018-09-19 10:26:25
    python 利用difflib模块—实现两个字符串或文本相似度比较 首先导入difflib模块 import difflib 示例: Str = '上海中心大厦' s1 = '大厦' s2 = '上海中心' s3 = '上海中心大楼' print(difflib....

    利用difflib模块—实现两个字符串或文本相似度比较

    首先导入difflib模块

    import difflib
    

    示例:

    Str = '上海中心大厦'
    s1  = '大厦'
    s2  = '上海中心'
    s3  = '上海中心大楼'
    
    print(difflib.SequenceMatcher(None, Str, s1).quick_ratio())  
    print(difflib.SequenceMatcher(None, Str, s2).quick_ratio())  
    print(difflib.SequenceMatcher(None, Str, s3).quick_ratio())
    
    0.5
    0.8
    0.8333333333333334
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python 字符串相似度判断详解

    千次阅读 2020-11-27 14:05:45
    如何用python求两个字符串的相似度呢?由于项目中要用到,所以本文将实现两个字符串相似度的求解过程。

    1. 背景介绍

          最近项目中要用到两个字符串相似度的求解算法,来矫正ocr文本识别的结果,进而提高识别的准确率,通过矫正(相当于模糊查询),识别准确率从65%上升到90%。其结果还是令人兴奋的,因此写博客以记录。

    2. 方法与实现

          本文实现的方法是:“编辑距离”,所谓编辑距离,就是用来计算从原串(s)转换到目标串(t)所需要的最少的插入,删除和替换的数目。

          最后:先取两个字符串长度的最大值maxLen,用1-(需要操作数除maxLen),得到相似度。

          例如,abc 和abe 需要一个操作,长度为3,所以相似度为1-1/3=0.666。

          必要的安装包:pip install python-Levenshtein 指令安装 Levenshtein      

    import Levenshtein
    
    str_list = ["你好", "今天天气很好", "明天去吃大餐", "我喜欢编程"]
    string = "天气正好好"
    
    score_list = []
    
    for i in str_list:
        # 计算编辑距离相似度,即莱文斯坦比
        score = Levenshtein.ratio(string, i)
        score_list.append(score)
    
    print("%s与其他字符串的相似度分别为" % string)
    print(str_list)
    print(score_list)

          输出结果:

    天气正好好与其他字符串的相似度分别为
    ['你好', '今天天气很好', '明天去吃大餐', '我喜欢编程']
    [0.2857142857142857, 0.5454545454545454, 0.18181818181818182, 0.0]

        看来结果还是比较可靠的,相似度越高,说明两个字符串越接近。博主在项目中用到了该技巧,使文本识别的准确率大大提高。

     

    参考:字符串相似性的其他几种度量方法

               编辑距离的C++实现

     

     

    展开全文
  • import difflib def string_similar(s1, s2): return difflib.SequenceMatcher(None, s1, s2).quick_ratio() print(string_similar('爱尔眼科沪滨医院', '沪滨爱尔眼科医院')) print(string_similar('北戴河...
    import difflib
    
    
    def string_similar(s1, s2):
    	return difflib.SequenceMatcher(None, s1, s2).quick_ratio()
    
    
    print(string_similar('爱尔眼科沪滨医院', '沪滨爱尔眼科医院'))
    print(string_similar('北戴河阿那亚隐庐酒店', '北戴河阿那亚隐庐酒店'))
    print(string_similar('北戴河阿那亚隐庐酒店', '北戴河阿那亚隐庐酒店式公寓'))
    print(string_similar('安定区妇幼保健站', '定西市安定区妇幼保健站'))
    print(string_similar('广州市医院', '广东省中医院'))
    print(string_similar('北京北辰五洲皇冠国际酒店', '北京北辰洲际酒店'))
    print(string_similar('北京钓鱼台大酒店', '百时快捷酒店(北京西钓鱼台地铁站店)'))
    print(string_similar('ClubMed joyview北戴河黄金海岸度假村', 'Club Med Joyview北戴河黄金海岸度假村'))
    print(string_similar('张家口太舞滑雪小镇太舞酒店', '张家口太舞滑雪小镇雪麓居酒店'))

    对比结果

    1.0
    1.0
    0.8695652173913043
    0.8421052631578947
    0.5454545454545454
    0.8
    0.5384615384615384
    0.9411764705882353
    0.8148148148148148

     

    展开全文
  • import difflib str1 = "a2b3c5" str2 = "abc" similarity = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).quick_ratio() print(similarity) # 0.6666666666666666
    import difflib
    str1 = "a2b3c5"
    str2 = "abc"
    similarity = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).quick_ratio()
    print(similarity)	# 0.6666666666666666
    
    展开全文
  • 计算字符串变换相等的最小操作代价 2020远景智能计算字符串相似度计算字符串变换相等的最小操作代价题目描述:输入描述:输出描述:示例:思路:算法介绍示例代码:代码输出:2020远景智能在线笔试 计算字符串的相似度...
  • Python字符串相似度检测

    千次阅读 2017-07-09 18:31:18
    字符串相似度检测。
  • python 字符串相似度计算,距离算法

    千次阅读 2018-09-10 10:39:59
    字符串相似度最常见的办法就是:把一个字符串通过插入、删除或替换为另一个字符串,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...
  • 编辑距离,又称为Levenshtein距离,是用于计算一个字符串转换为另一个字符串时,插入、删除和替换的次数。例如,将’dad’转换为’bad’需要一次替换操作,编辑距离为1。 nltk.metrics.distance.edit_distance函数...
  • python判断字符串相似度

    千次阅读 2019-08-23 10:55:05
    参考Python 字符串相似性的几种度量方法 安装python-Levenshtein 直接去官网下载适合自己系统的python-Levenshtein.whl文件,进入文件目录,安装,...测试字符串相似度算法 参考了上述链接的代码 # -*- coding: utf...
  • python 判断字符串相似度

    万次阅读 2019-01-19 15:27:16
    方法1 import difflib def get_equal_rate(str1, str2): return difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).quick_ratio() 方法2 import Levenshtein def get_equal_rate(str... return Levenshtein.ratio...
  • python比较字符串相似度

    万次阅读 2018-12-15 17:55:28
    比较两个字符串的模块是difflib.SequenceMatcher,使用起来很简单: import difflibdef string_similar(s1, s2): return difflib.SequenceMatcher(None, s1, s2).quick_ratio() print string_similar('爱尔眼科沪...
  • Levenshtein:快速计算编辑距离以及字符串相似度
  • data.csv中包含了一个新闻标题列表,试通过近似检测方法,通过Jaccard相似度,检测相似文章,将结果保存到csv文件中,不同文章间用空行隔开。 Work 思路: 两个词作为一段来计算,末尾不够截掉 Jaccard相关系数大于...
  • python 判断字符串相似度方法一方法二 方法一 import difflib def get_equal_rate(str1, str2): return difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).quick_ratio() 方法二 import Levenshtein def get_equal_rate...
  • 利用difflib模块判断相似度 import difflib str1 = '今天天气好' str2 = '今天天气很好' SimilarityDegree = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).quick_ratio() print(SimilarityDegree,type...
  • >>> str1 ='hchaha' >>> str2 ='hahahb' >>> >>> cmplst = zip(list(str1), list(str2)) >&...
  • 安装:pip install python-Levenshtein 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)...
  • import numpy as np import re def get_word_vector(s1, s2): ".../ (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))) return dist1 v1,v2 = get_word_vector('字符串1','字符串2') a=cos_dist(v1,v2) print(a) 原文:...
  • Python 字符串相似性的几种度量方法

    万次阅读 2018-02-01 19:26:11
    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。...
  • Python实现的十多种字符相似度算法

    千次阅读 2018-06-21 22:08:25
    最近因为工作需要,使用Python实现了常用的字符串相似度算法,一共超过十种。列举如下: * Levenshtein * NormalizedLevenshtein * WeightedLevenshtein * DamerauLevenshtein * OptimalStringAlignment * ...
  • python-jieba分词-对比字符串相似度

    千次阅读 2019-09-25 14:31:35
    接到一个需求,对比数据库中酒店名字相似度 那么说干就干,这里在网上进行查询,jieba分词十分符合我们的需求,那么看了一些例子之后开始写demo。 代码如下 import jieba import numpy as np import pymysql ...
  • Python计算字符串相似度

    万次阅读 2017-02-28 14:20:36
    字符串相似度的算法以及有很多资料了。最常见的理解就是: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。AKA,两个字符串之间的距离。解这样一个问题,可以使用穷举...
  • NULL 博文链接:https://biansutao.iteye.com/blog/326008

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 5,160
精华内容 2,064
关键字:

python字符串相似度

python 订阅