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  • 字符串相似度计算工具和算法

    千次阅读 2020-07-10 22:19:17
    介绍:JavaWuzzy是Java版的FuzzyWuzzy,用于计算字符串之间的匹配度。 FuzzySearch.ratio(String s1, String s2) 全匹配,对顺序敏感 FuzzySearch.partialRatio(String s1, String s2) 搜索匹配(部分匹配),对顺序...

    一、fuzzywuzzy

    介绍:JavaWuzzy是Java版的FuzzyWuzzy,用于计算字符串之间的匹配度。
    FuzzySearch.ratio(String s1, String s2)
    全匹配,对顺序敏感
    FuzzySearch.partialRatio(String s1, String s2)
    搜索匹配(部分匹配),对顺序敏感
    FuzzySearch.tokenSortRatio(String s1, String s2)
    首先做排序,然后全匹配,对顺序不敏感(也就是更换单词位置之后,相似度依然会很高)
    FuzzySearch.tokenSortPartialRatio(String s1, String s2)
    首先做排序,然后搜索匹配(部分匹配),对顺序不敏感
    FuzzySearch.tokenSetRatio(String s1, String s2)
    首先取集合(去掉重复词),然后全匹配,对顺序不敏感,第二个字符串包含第一个字符串就100
    FuzzySearch.tokenSetPartialRatio(String s1, String s2)
    首先取集合,然后搜索匹配(部分匹配),对顺序不敏感
    FuzzySearch.weightedRatio(String s1, String s2)
    对顺序敏感,算法不同

    开源地址:https://github.com/xdrop/fuzzywuzzy

    案例:

            System.out.println("1 "+FuzzySearch.ratio("admin", "admin"));
            System.out.println("2 "+FuzzySearch.partialRatio("ADMIN", "admin"));
            System.out.println("3 "+FuzzySearch.tokenSetPartialRatio("test", "test1"));
            System.out.println("4 "+FuzzySearch.weightedRatio("你是", "你是我"));
            System.out.println("5 "+FuzzySearch.tokenSortRatio("你是", "你是W"));
            System.out.println("6 "+FuzzySearch.tokenSetRatio("你是", "你是o"));
            System.out.println(DiffUtils.getRatio("你是", "你是我"));
            System.out.println(DiffUtils.levEditDistance("你是", "你是我",1));
            System.out.println(DiffUtils.getMatchingBlocks("你是", "你是我"));
            System.out.println(DiffUtils.getEditOps("你是", "你是我"));
    

    maven:

            <dependency>
                <groupId>me.xdrop</groupId>
                <artifactId>fuzzywuzzy</artifactId>
                <version>1.3.1</version>
            </dependency>
    

    二、commons-text

    介绍:Commons Text 是一组用于在 Java 环境中使用的处理文本的实用、可重用组件。

    开源地址:http://commons.apache.org/proper/commons-text/

    案例:

            FuzzyScore fuzzyScore = new FuzzyScore(Locale.ENGLISH);
            System.out.println("1 "+fuzzyScore.fuzzyScore("admin", "admin"));
            FuzzyScore fuzzyScores = new FuzzyScore(Locale.CHINESE);
            System.out.println("2 "+fuzzyScores.fuzzyScore("你是", "你是"));
    

    maven:

            <dependency>
                <groupId>org.apache.commons</groupId>
                <artifactId>commons-text</artifactId>
                <version>1.4</version>
            </dependency>
    

    三、java-string-similarity

    介绍: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)。

    归一化,度量,相似度和距离
    基于(n-gram)的相似度和距离
    莱文施泰因
    标准化莱文施泰因
    加权Levenshtein
    Damerau-Levenshtein
    最佳字符串对齐
    杰罗·温克勒
    最长公共子序列
    公制最长公共子序列
    N-格拉姆
    基于碎片(n-gram)的算法
    Q-Gram
    余弦相似度
    雅卡指数
    Sorensen-Dice系数
    

    开源地址:https://github.com/tdebatty/java-string-similarity

    案例:

            Levenshtein levenshtein = new Levenshtein();
            System.out.println(levenshtein.distance("My string", "My $tring"));
            System.out.println(levenshtein.distance("My string", "My $tring"));
            System.out.println(levenshtein.distance("My string", "My $tring"));
            NormalizedLevenshtein normalizedLevenshtein = new NormalizedLevenshtein();
            System.out.println(normalizedLevenshtein.distance("My string", "My $tring"));
            System.out.println(normalizedLevenshtein.distance("My string", "My $tring"));
            System.out.println(normalizedLevenshtein.distance("My string", "My $tring"));
            Damerau damerau = new Damerau();
            // 1 substitution
            System.out.println(damerau.distance("ABCDEF", "ABDCEF"));
            // 2 substitutions
            System.out.println(damerau.distance("ABCDEF", "BACDFE"));
            // 1 deletion
            System.out.println(damerau.distance("ABCDEF", "ABCDE"));
            System.out.println(damerau.distance("ABCDEF", "BCDEF"));
            System.out.println(damerau.distance("ABCDEF", "ABCGDEF"));
            // All different
            System.out.println(damerau.distance("ABCDEF", "POIU"));
            OptimalStringAlignment optimalStringAlignment = new OptimalStringAlignment();
            System.out.println(optimalStringAlignment.distance("CA", "ABC"));
            JaroWinkler jaroWinkler = new JaroWinkler();
            // substitution of s and t
            System.out.println(jaroWinkler.similarity("My string", "My tsring"));
            // substitution of s and n
            System.out.println(jaroWinkler.similarity("My string", "My ntrisg"));
            LongestCommonSubsequence longestCommonSubsequence = new LongestCommonSubsequence();
            // Will produce 4.0
            System.out.println(longestCommonSubsequence.distance("AGCAT", "GAC"));
            // Will produce 1.0
            System.out.println(longestCommonSubsequence.distance("AGCAT", "AGCT"));
            RatcliffObershelp ratcliffObershelp = new RatcliffObershelp();
            // substitution of s and t
            System.out.println(ratcliffObershelp.similarity("My string", "My tsring"));
            // substitution of s and n
            System.out.println(ratcliffObershelp.similarity("My string", "My ntrisg"));
    

    maven:

            <dependency>
                <groupId>info.debatty</groupId>
                <artifactId>java-string-similarity</artifactId>
                <version>2.0.0</version>
            </dependency>
    

    四、java-diff-utils

    介绍:Diff Utils库是一个开放源代码库,用于执行文本之间的比较操作:计算差异,应用补丁,生成统一的差异或对其进行解析,生成差异输出以方便将来显示(如并排视图)等等。
    构建该库的主要原因是缺乏使用差异文件时需要的所有常用内容的易于使用的库。最初它受JRCS库的启发,并且是diff模块的不错的设计。

    开源地址:https://github.com/java-diff-utils/java-diff-utils

    案例:

            System.out.println(DiffUtils.diffInline("admin","admin"));
            System.out.println(DiffUtils.diff(Arrays.asList("admin"),Arrays.asList("admin"),true);
            System.out.println(DiffUtils.diff(Arrays.asList("admin"),Arrays.asList("admin")));
    

    maven:

            <dependency>
                <groupId>io.github.java-diff-utils</groupId>
                <artifactId>java-diff-utils</artifactId>
                <version>4.7</version>
            </dependency>
    
    展开全文
  • 比较两个字符串相似度,利用Levenshein算法计算出两个字符串的最小编辑距离,根据最小编辑距离得出相似度,例如: 字符串1:1234 字符串2:51234,则他们的相似度为:4/5。
  • 字符串相似度比较

    2018-06-17 10:56:01
    这个demo运行起来要注意,字符串数量不能太大,不然会发生内存泄漏
  • 字符串相似度计算算法

    千次阅读 2019-01-06 10:33:40
    1. 字符串子查找算法KMP 给定一个主(以 S 代替)和模式(以 P 代替),要求找出 P 在 S 中出现的位置,此即的模式匹配问题。Knuth-Morris-Pratt 算法(简称 KMP)是解决这一问题的常用算法之一。 ...

    本文参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36892462https://zhuanlan.zhihu.com/p/33567268

    1. 字符串子串查找算法KMP

    给定一个主串(以 S 代替)和模式串(以 P 代替),要求找出 P 在 S 中出现的位置,此即串的模式匹配问题。Knuth-Morris-Pratt 算法(简称 KMP)是解决这一问题的常用算法之一。

    KMP算法与其他字符串子串查找的典型的区别是它先计算子串本身存在的一些相关信息,这样可以保证每次匹配不用从最开始位置查找,而是从最佳的位置开始匹配,从而提高了查找的效率,保证复杂度在O(n+m)规模。KMP算法的精华部分就在于求模式匹配的next数组,如果对状态机有所了解,就能很好的理解这一思想

                                    

    代码实现:

    class Solution:
        def getnext(self, pstr):
            pstrlen = len(pstr)
            next = [-1] * pstrlen
            i, k = 0, -1
            while i < pstrlen - 1:
                # k = -1时说明i已经在最最左边了,下一步只能往右移动,所以i和k都加1
                # pstr[i] = pstr[k]时,说明后缀和前缀匹配的长度增加,所以i和k都加1
                if k == -1 or pstr[i] == pstr[k]:
                    i += 1
                    k += 1
    
                    # 为了减少重复计算,当两个字符相等时跳过该位置
                    if pstr[i] == pstr[k]:
                        next[i] = next[k]
                    else:
                        next[i] = k
                else:
                    # 当pstr[i] != pstr[k]时,根据next定义,此时k要跳到next[k]位置
                    k = next[k]
    
            return next
            
    
        def strStr(self, tstr, pstr):
            """
            :type tstr: str
            :type pstr: str
            :rtype: int
            """
            if len(pstr) < 1:
                return 0
            if len(tstr) < 1:
                return -1
    
            pstrlen = len(pstr)
            tstrlen = len(tstr)
            next = self.getnext(pstr)
            print(next)
    
            i, j = 0, 0
            while i < tstrlen and j < pstrlen:
                if j == -1 or tstr[i] == pstr[j]:
                    i += 1
                    j += 1
                else:
                    j = next[j]
    
            if j == pstrlen:
                return i - j
            return -1

    具体算法解释可以参考:https://www.cnblogs.com/yjiyjige/p/3263858.html

    2.最长连续公共子序列

    要求两个字符串的最长连续公共子序列,一般采用的方法是后缀数组法,即先分别求出两个串的后缀数组,然后比较它们之间的连续公共长度。这个有个处理技巧就是为了确认哪个后缀数组属于哪个串,需要在其中一个串后面贴一个标签,避免混淆。

                                         

    当然另一种是使用动态规划进行求解,因此求出问题的状态转移方程至关重要。下面是求解最长连续公共子序列的状态转移方程,知道了状态转移方程,求解就变得很简单了。

                                                                       f(m, n) = \begin{cases} & \text{ 0 }, \quad \quad \quad \quad \quad \quad x_m \not\equiv y_n \\ & \text{ f(m-1, n-1) + 1 }, x_m = y_n \end{cases}

    class Solution:
        def ConsecutiveLCS(self,s1,s2):
            s1Len=len(s1)
            s2Len=len(s2)
            arr=[[0]*(s2Len+1) for i in range(s1Len+1)]
    
            res=0
            for i in range(1,s1Len+1):
                for j in  range(1,s2Len+1):
                    if s1[i-1]==s2[j-1]:
                        arr[i][j]=arr[i-1][j-1]+1
                        if res<arr[i][j]:
                            res=arr[i][j]
                    else:
                        arr[i][j]=0
    
            return res

    3.最长公共子序列

    要求两个串的公共子序列,则这些子序列不一定是连续的,如下图所示。

    对于这类问题通常的解法是采用动态规划,状态转移方程如下所示:

                                                       f(m, n) = \begin{cases} & \text{ max(f(m, n-1), f(m-1, n)) }, x_m \not\equiv y_n \\ & \text{ f(m-1, n-1) + 1 }, \quad \quad \quad \quad x_m = y_n \end{cases}

    class Solution:
        def LCS(self,s1,s2):
            s1Len=len(s1)
            s2Len=len(s2)
            arr=[[0]*(s2Len+1) for i in range(s1Len+1)]
    
            for i in range(1,s1Len+1):
                for j in  range(1,s2Len+1):
                    if s1[i-1]==s2[j-1]:
                        arr[i][j]=arr[i-1][j-1]+1
                    else:
                        arr[i][j]=max(arr[i-1][j],arr[i][j-1])
    
            return arr[s1Len][s2Len]
    

    4.编辑距离算法

    编辑距离,又称Levenshtein距离(莱文斯坦距离也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。

    在概念中,我们可以看出一些重点那就是,编辑操作只有三种。插入,删除,替换这三种操作,我们有两个字符串,将其中一个字符串经过上面的这三种操作之后,得到两个完全相同的字符串付出的代价是什么就是我们要讨论和计算的。在这里我们设置每经过一次编辑,也就是变化(插入,删除,替换)我们花费的代价都是1。编辑距离的作用主要是用来比较两个字符串的相似度的。

    对于这类问题,我们可以采用动态规划进行解决:用f[m-1,n]+1表示增加操作,f[m,n-1]+1 表示我们的删除操作,f[m-1,n-1]+temp(str1[i] == str2[j],用temp记录它,为0;否则temp记为1)表示我们的替换操作。状态转移方程为:

                                  f(m, n) = \begin{cases} & \text{ min(f(m, n-1)+1, f(m-1, n)+1, f(m-1, n-1)+1))}, x_m \not\equiv y_n \\ & \text{ min(f(m-1, n) + 1, f(m, n-1)+1, f(m-1, n-1)) }, \quad \quad \quad \quad x_m = y_n \end{cases}

    代码:

    class Solution:
        def EditDistance(self,s1,s2):
            s1Len=len(s1)
            s2Len=len(s2)
            arr=[[0]*(s2Len+1) for i in range(s1Len+1)]
    
            for i in range(s1Len+1):
                arr[i][0]=i
            for i in range(s2Len+1):
                arr[0][i]=i
            for i in range(1,s1Len+1):
                for j in  range(1,s2Len+1):
                    tmp=1
                    if s1[i-1]==s2[j-1]:
                        tmp=0
                    arr[i][j]=min([arr[i][j-1]+1,arr[i-1][j]+1,arr[i-1][j-1]+tmp])
            return arr[s1Len][s2Len]

    5.Jaccard相似度(杰卡德相似度)

    杰卡德相似度,指的是文本A与文本B中交集的字数除以并集的字数,公式非常简单:

                                                                                      J= 1-\frac{\left |A\cap B\right |}{\left |A\cup B\right |}

    例:计算“荒野求生”和“绝地求生”的杰卡德相似度。

    因为它们交集是{求,生},并集是{荒,野,求,生,绝,地},所以它们的杰卡德相似度=2/6=1/3。

    杰卡德相似度与文本的位置、顺序均无关,比如“王者荣耀”和“荣耀王者”的相似度是100%。无论“王者荣耀”这4个字怎么排列,最终相似度都是100%。

    在某些情况下,会先将文本分词,再以词为单位计算相似度。比如将“王者荣耀”切分成“王者/荣耀”,将“荣耀王者”切分成“荣耀/王者”,那么交集就是{王者,荣耀},并集也是{王者,荣耀},相似度恰好仍是100%。

    适用场景

    1)对字/词的顺序不敏感的文本,比如前述的“零售批发”和“批发零售”,可以很好地兼容。

    2)长文本,比如一篇论文,甚至一本书。如果两篇论文相似度较高,说明交集比较大,很多用词是重复的,存在抄袭嫌疑。

    不适用场景

    1)重复字符较多的文本,比如“这是是是是是是一个文本”和“这是一个文文文文文文本”,这两个文本有很多字不一样,直观感受相似度不会太高,但计算出来的相似度却是100%(交集=并集)。

    2)对文字顺序很敏感的场景,比如“一九三八年”和“一八三九年”,杰卡德相似度是100%,意思却完全不同。

    展开全文
  • 主要介绍了C#和SQL实现的字符串相似度计算代码分享,本文分别给出了C#语言和SQL语言的实现代码,需要的朋友可以参考下
  • strutil提供了用于计算字符串相似度的字符串度量标准以及其他字符串实用程序功能。 完整文档可在以下找到: : 。 安装 go get github.com/adrg/strutil 字符串指标 杰罗·温克勒 史密斯·沃特曼·高图 索伦森-骰子...
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  •  //拆分字符串   function split_str($str) {   preg_match_all(“/./u”, $str, $arr);   return $arr[0];   }     //相似度检测   function similar_text_cn($str1, $str2) {   $arr_1 = array_...
  • 【转】...levenshtein() 和 similar_text() 是 PHP 内置的两个字符串相似度计算函数。Levenshtein 计算两个字符串之间的编辑距离,S...

    【转】http://www.syyong.com/Go/Go-implements-the-string-similarity-calculation-function-Levenshtein-and-SimilarText.html

    levenshtein() 和 similar_text() 是 PHP 内置的两个字符串相似度计算函数。Levenshtein 计算两个字符串之间的编辑距离,SimilarText 计算两个字符串的相似度。下面使用Go分别实现二者。

    Levenshtein

    // levenshtein()
    // costIns: Defines the cost of insertion.
    // costRep: Defines the cost of replacement.
    // costDel: Defines the cost of deletion.
    func Levenshtein(str1, str2 string, costIns, costRep, costDel int) int {
        var maxLen = 255
        l1 := len(str1)
        l2 := len(str2)
        if l1 == 0 {
            return l2 * costIns
        }
        if l2 == 0 {
            return l1 * costDel
        }
        if l1 > maxLen || l2 > maxLen {
            return -1
        }
    
        tmp := make([]int, l2+1)
        p1 := make([]int, l2+1)
        p2 := make([]int, l2+1)
        var c0, c1, c2 int
        var i1, i2 int
        for i2 := 0; i2 <= l2; i2++ {
            p1[i2] = i2 * costIns
        }
        for i1 = 0; i1 < l1; i1++ {
            p2[0] = p1[0] + costDel
            for i2 = 0; i2 < l2; i2++ {
                if str1[i1] == str2[i2] {
                    c0 = p1[i2]
                } else {
                    c0 = p1[i2] + costRep
                }
                c1 = p1[i2+1] + costDel
                if c1 < c0 {
                    c0 = c1
                }
                c2 = p2[i2] + costIns
                if c2 < c0 {
                    c0 = c2
                }
                p2[i2+1] = c0
            }
            tmp = p1
            p1 = p2
            p2 = tmp
        }
        c0 = p1[l2]
    
        return c0
    }

     

    SimilarText

    // similar_text()
    func SimilarText(first, second string, percent *float64) int {
        var similarText func(string, string, int, int) int
        similarText = func(str1, str2 string, len1, len2 int) int {
            var sum, max int
            pos1, pos2 := 0, 0
    
            // Find the longest segment of the same section in two strings
            for i := 0; i < len1; i++ {
                for j := 0; j < len2; j++ {
                    for l := 0; (i+l < len1) && (j+l < len2) && (str1[i+l] == str2[j+l]); l++ {
                        if l+1 > max {
                            max = l + 1
                            pos1 = i
                            pos2 = j
                        }
                    }
                }
            }
    
            if sum = max; sum > 0 {
                if pos1 > 0 && pos2 > 0 {
                    sum += similarText(str1, str2, pos1, pos2)
                }
                if (pos1+max < len1) && (pos2+max < len2) {
                    s1 := []byte(str1)
                    s2 := []byte(str2)
                    sum += similarText(string(s1[pos1+max:]), string(s2[pos2+max:]), len1-pos1-max, len2-pos2-max)
                }
            }
    
            return sum
        }
    
        l1, l2 := len(first), len(second)
        if l1+l2 == 0 {
            return 0
        }
        sim := similarText(first, second, l1, l2)
        if percent != nil {
            *percent = float64(sim*200) / float64(l1+l2)
        }
        return sim
    }

     

     Github地址

    https://github.com/syyongx/php2go

    转载于:https://www.cnblogs.com/syyong/p/8940993.html

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  • 计算字符串相似度(支持中英文,编辑距离算法,余弦,繁体转简体)的简单demo,可以直接运行查看结果。。。。
  • 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...

    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,判断2个文字列的相似度的多少,合理使用的话就可以实现Google、百度等搜索引擎中的 ‘你是不是要找‘XX’’ 的功能了。

    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

    import difflib
    import Levenshtein
    
    str1 = "未来资金还款来源主要包括上市公司分红"
    str2 = "未来还款资金来源主要包括个人日常收入"
    
    # 1. difflib
    seq = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2)
    ratio = seq.ratio()
    print('difflib similarity1: ', ratio)
    #返回的结果超过0.6就算很相似。目前做近义词词典就是借助相似度自动化来实现。
    
    # difflib 去掉列表中不需要比较的字符
    seq = difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in '主要', 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:  0.5555555555555556
    difflib similarity2:  0.5555555555555556
    hamming similarity:  10
    Levenshtein similarity:  10
    Levenshtein.ratio similarity:  0.5555555555555556
    Levenshtein.jaro similarity:  0.7222222222222222
    Levenshtein.jaro_winkler similarity:  0.7777777777777778

    ref:https://blog.csdn.net/qq_37788558/article/details/78780785

    https://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/78221271

    https://blog.csdn.net/u013055678/article/details/52695280

    https://blog.csdn.net/u010454729/article/details/46559845(推荐)

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空空如也

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字符串相似度计算