Python---爬虫---清洗---Levenshtein(计算字符串相似度,编辑距离等)

本文深入探讨了Levenshtein算法的各种应用,包括汉明距离、编辑距离、莱文斯坦比、jaro距离和Jaro–Winkler距离的计算方法。通过这些指标,可以有效地衡量字符串之间的相似度。

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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),计算编辑距离(也成Levenshtein距离)。是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

3.Levenshtein.ratio(str1, str2),计算莱文斯坦比。计算公式  r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和,ldist是类编辑距离,这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离,2中三种操作中每个操作+1,而在此处,删除、插入依然+1,但是替换+2

4. Levenshtein.jaro(s1, s2)

计算jaro距离,

其中的m为s1, s2的匹配长度,当某位置的认为匹配 当该位置字符相同,或者在不超过

         t是调换次数的一半

5. Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)

计算Jaro–Winkler距离

 

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