利用编辑距离计算字符串的相似度Python实现

最新推荐文章于 2025-05-26 22:09:26 发布
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参考资料：
原文：编辑距离计算python实现 （作者：koibiki）

采用动态规划的思想，跟计算最长公共子串问题类似。
编辑距离是针对二个字符串（例如英文字）的差异程度的量化量测，量测方式是看至少需要多少次的处理才能将一个字符串变成另一个字符串。

利用编辑距离计算相似度的概率f(x,y)：
如果y为x的子串，则 f ( x , y ) = 1 f(x,y)=1 f(x,y)=

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编辑距离python实现
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文本相似度——编辑距离
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04-22 2134
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Python-Levenshtein快速计算编辑距离以及字符串的相似度
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Levenshtein：快速计算编辑距离以及字符串的相似度
python实现编辑距离_【ZH奶酪】如何用Python实现编辑距离？
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1. 什么是编辑距离?编辑距离(Edit Distance)，又称Levenshtein距离，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。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。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。举个例子，给定 2 个字符串str_a=“yes”, str_b=“yeah”. 编辑距离是将 str_a 转换为 str_b 的...
Python 字符串相似度计算：方法、应用与实践
最新发布
微刻
05-26 884
本文深入探讨了 Python 中计算两个字符串相似度的多种方法及其应用。首先介绍了基于编辑距离的经典算法，如 Levenshtein 距离，并通过动态规划实现高效计算，适用于拼写检查和文本编辑。接着分析了 Jaccard 相似度和余弦相似度，分别从集合和向量角度衡量字符串相似度，适用于文本分类和推荐系统。此外，还介绍了 Python 中的 difflib 和 fuzzywuzzy 等实用库，简化了相似度计算过程。最后，通过实际应用案例展示了字符串相似度计算在文本校对、搜索引擎优化和信息检索中的重要作用。
python 编辑距离_字符串相似度算法（编辑距离算法 Levenshtein Distance）（转）
weixin_39669075的博客
11-24 338
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。据百度百科介绍：编辑距离，又称Levenshtein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。例如将kitten一字转成sitting：...
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05-28 1万+
文本相似度的计算广泛的运用在信息检索，搜索引擎, 文档复制等处： 因此在各种不同的情况与任务中，有不同的文本相似度计算。 方法1 编辑距离 编辑距离又称Levenshtein距离，是指将一个字符串转为另一个字符串所需的字符编辑次数，包括以下三种操作： 插入 - 在任意位置插入一个字符 删除 - 将任意一个字符删除 替换 - 将任意一个字符替换为另一个字符 编辑距离可以用来计算两个字符串的相似度，它的应用场景很多，其中之一是拼写纠正（spell correction）。 编辑距离的定义是给定两个字符串str1
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python比较两个字符串相似度,【Python】比较字符串相似度
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字符串相似度应用场景：拼写纠错、文本去重、上下文相似性、不同来源数据对比等。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。方法1、difflib模块1 # 优点：python自带模块，效率比较高2 def similar_diff_...
Python如何计算编辑距离？_python levenshtein(1)
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最终的编辑距离即为edit(m,n)。那么，Python功能这么强大，有没有计算编辑距离的包呢？答案是肯定的，Python中的Levenshtein包可以用来计算编辑距离，安装方法很简单，直接安装即可：这样我们就可以引入包直接计算编辑距离了：有同学可能想计算汉字之间的编辑距离，如下：得到的结果是3而不是1。这是因为在字符串编码为utf-8时，一个汉字占用3个字节。改为unicode编码即可得到1，即：那么，Levenshtein包中还有没有其它计算距离的方法呢？
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编辑距离编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，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。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。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。例如将kitten一字转成sitting：（'kitten' 和 ‘sitting' 的编辑距离为3）sitten （k→s）sittin （e→i）...
编辑距离计算python实现
koibiki的博客
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编辑距离是用来比较两个字符串之间相似度的度量方法，表示的是两个字符串间相互转换所需要的最少步骤。 编辑距离递推公式： 算法计算步骤： 1.对于字符串A 'jarrry'和字符串B'jerr'，先初始化矩阵dp为 [len(A) + 1][len(B) + 1]，dp矩阵的第一行与第一列均从零开始递增，最后得矩阵为 j a r r r ...
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本文转载于：https://juejin.im/post/5b237b45f265da59a90c11d6 编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，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。 例如我们有两个字符串：string...
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文本相似性编辑距离 什么是编辑距离？ 看下百度百科的介绍：编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，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。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。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。 比如说: kitten->sitten （k→s） sitten->sittin （e
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