Python中的词语相似度计算方法

Python中的词语相似度计算方法

在自然语言处理中，词语相似度计算是一个很重要的问题。在很多应用场景下，我们需要比较两个词的相似度，进而可以进行更深入的文本分析或者其他操作。Python提供了很多方法来计算词语相似度，下面将介绍其中一些方法。

一、编辑距离

编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指利用字符操作，把一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑次数。这里的操作包括：插入一个字符、删除一个字符、替换一个字符。

编辑距离越小，说明两个词越相似。在Python中，通过模块difflib可以计算两个字符串的编辑距离。

代码示例：

import difflib

s1 = 'hello'
s2 = 'helo'

ed = difflib.SequenceMatcher(None