按指下长度分拆中英文混合字符串!!!!

if object_id('testfunc') is not null drop function testfunc
go
create function testfunc(@Title varchar(200), @len int) returns varchar(200)---dbo.testfunc('12345678', 5)
as
begin------------------------------------------------------------1
  declare @s varchar(200)
  set @s = @Title
  if datalength(@Title) > @len
  begin------------------------------------2
    declare @i int, @n int
    set @i = 0
    set @n = @len
    while @i < @len - 1
    begin-----------------------3
        if ascii(@s) > 127  -----是汉字的话
        begin
               set @i = @i + 1
               set @n = @n - 1
        end
---------------- 上下分开---------------
         set @i = @i + 1
         set @s = right(@s, len(@s) - 1)
    end-------------------------3
    if @i = @len or ascii(@s) < 128 
      set @s = left(@Title, @n) -------------针对‘123456’形式的串
    else
      set @s = left(@Title, @n - 1)-----针对‘1234字’
  end--------------------------------------2
  return(@s)
end---------------------------------------------------------------1
go
select 1 as id, dbo.testfunc('12345678', 5) as title
union select 2, dbo.testfunc('1234五六', 5)
union select 3, dbo.testfunc('1二三四五六', 5)
union select 4, dbo.testfunc('一二3四五六', 5)
union select 5, dbo.testfunc('一二三四五六', 5)
union select 6, dbo.testfunc('一', 5)
/*
id      title
-------------
112345
21234
31二三
4一二3
5一二
6一
*/
drop function testfunc


select 1 as id, dbo.testfunc('12345678', 5) as title
union select 2, dbo.testfunc('1234五六', 5)
union select 3, dbo.testfunc('1二三四五六', 5)
union select 4, dbo.testfunc('一二3四五六', 5)
union select 5, dbo.testfunc('一二三四五六', 5)
union select 6, dbo.testfunc('一', 5)
/*
id      title
-------------
1       12345
2       1234
3       1二三
4       一二3
5       一二
6       一
*/
drop function testfunc

 

<think>好的,我需要处理用户的问题,即寻找适合计算包含地址、联系人和电话信息的中文字符串相似度的库或方法。首先,我需要了解用户的具体需求。用户可能希望比较两个包含地址、联系人、电话的中文字符串的相似度,例如用于数据去重、记录匹配等场景。 接下来,我要考虑中文字符串的特点。地址、联系人可能包含较多中文词汇,而电话通常是数字,可能有固定格式。因此,相似度计算需要同时处理中文文本和数字部分。中文分词可能会影响相似度计算的效果,比如地址中的行政区划、街道名称等需要正确切分。 然后,我需要回顾现有的字符串相似度计算方法。常见的包括编辑距离、余弦相似度、Jaccard相似系数等。但对于中文来说,直接应用这些方法可能不够准确,因为中文需要分词处理。例如,使用编辑距离时,如果不对中文进行分词,可能会将每个汉字单独比较,而忽略了词语的整体性,导致结果不准确。 另外,用户提到的字符串包含多种信息类型,可能需要分字段处理。例如,将地址、联系人、电话分开处理,分别计算相似度再综合。但用户可能希望整体计算,因此需要找到能够同时处理这些信息的方法。 接下来,我需要考虑现有的库或工具。Python中有一些常用的字符串相似度计算库,比如difflib、fuzzywuzzy等,但它们主要是针对英文设计的,处理中文可能需要先进行分词。此外,还有jieba分词库,可以结合这些相似度计算方法使用。 例如,使用jieba对中文字符串进行分词,然后转换成向量,再计算余弦相似度。或者,使用TF-IDF加权后的向量进行相似度计算。对于数字部分,如电话号码,可能需要特殊处理,比如提取数字后单独比较,或者使用编辑距离计算其相似度。 另外,可以考虑使用预训练的中文词向量模型,如Word2Vec、BERT等,将字符串转换为语义向量,再计算向量之间的相似度。这种方法可能更准确,但需要更多的计算资源和时间。 还需要考虑字符串的结构。例如,地址可能有固定的结构,比如“省-市-区-街道-门牌号”,联系人可能包含姓氏和名字,电话可能有区号、号码等。因此,结构化解析可能有助于提高相似度计算的准确性。例如,先提取地址中的各个组成部分,分别比较,再综合结果。 但用户可能希望处理非结构化的字符串,因此需要一种自动处理的方法。此时,结合分词和相似度计算的方法可能更合适。 总结可能的步骤: 1. 预处理:分离电话号码和地址中的数字部分,单独处理。 2. 中文分词:使用jieba等分词库对地址和联系人部分进行分词。 3. 相似度计算:对分词后的文本使用编辑距离、余弦相似度等方法,对电话号码使用编辑距离或精确匹配。 4. 综合结果:加权组合不同部分的相似度得分,得到整体相似度。 现在需要推荐具体的库或方法。对于中文分词,推荐jieba;对于相似度计算,可以使用fuzzywuzzy(需先分词),或结合gensim的TF-IDF模型。另外,可以考虑使用Sentence-BERT(SBERT)等预训练模型进行语义相似度计算,但需要处理中文。 例如,使用jieba分词后,用TF-IDF向量化,计算余弦相似度。或者,使用Levenshtein库计算编辑距离,但需注意分词的间隔符处理。 对于电话号码,可以直接提取数字部分,计算编辑距离或Jaro-Winkler相似度,因为电话号码的错位可能较少,编辑距离更敏感。 可能的代码示例: - 使用jieba分词,然后用TF-IDF转换,计算余弦相似度。 - 使用phonenumbers库处理电话号码的解析和比较。 - 结合地址解析库(如cpca)来结构化地址信息,再比较各组成部分。 此外,可能需要自定义相似度函数,例如地址部分占60%,电话占30%,联系人占10%,根据具体需求调整权重。 需要注意的问题包括:中文分词的准确性、数字和文本的混合处理、不同部分的权重分配等。可能需要针对具体数据进行调优,比如训练自定义的分词模型,或者调整相似度计算方法。 最后,需要确保推荐的库或方法在实际应用中的可行性和效率,尤其是在处理大规模数据时的性能。</think>为了计算包含地址、联系人和电话的中文字符串相似度,推荐结合结构化解析与相似度算法的混合方法。以下为分步解决方案: ### 一、数据预处理 1. **信息分离**:使用正则表达式将字符串拆分为地址、联系人、电话三部分 ```python import re phone_pattern = r'\d{3,4}-\d{7,8}|1[3-9]\d{9}' # 匹配固话和手机号 ``` 2. **地址标准化**: - 使用地址解析库提取省市区信息,推荐`cpca`库 ```python from cpca import CPCA text = "北京市海淀区中关村大街27号" df = CPCA().transform([text]) ``` ### 二、相似度计算 1. **电话号码处理**: - 使用`phonenumbers`库进行标准化后精确匹配 ```python import phonenumbers def phone_similarity(p1, p2): try: x = phonenumbers.parse(p1, "CN") y = phonenumbers.parse(p2, "CN") return int(x.national_number == y.national_number) except: return 0 ``` 2. **地址相似度**: - 结构化地址使用Jaccard相似度 - 非结构化地址使用余弦相似度 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def text_sim(text1, text2): corpus = [text1, text2] vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=jieba.cut) return cosine_similarity(vectorizer.fit_transform(corpus))[0][1] ``` 3. **联系人处理**: - 使用编辑距离算法(需先进行姓名拆分) ```python from Levenshtein import ratio def name_similarity(name1, name2): return ratio(name1, name2) ``` ### 三、综合相似度 加权组合各部分相似度: ```python def total_similarity(str1, str2): phone_sim = phone_similarity(extract_phone(str1), extract_phone(str2)) addr_sim = address_similarity(extract_address(str1), extract_address(str2)) name_sim = name_similarity(extract_name(str1), extract_name(str2)) return 0.4*addr_sim + 0.3*phone_sim + 0.3*name_sim ``` ### 推荐工具组合 1. **基础工具包**: - `jieba`:中文分词[^1] - `python-Levenshtein`:字符串编辑距离 - `cpca`:中文地址解析 - `phonenumbers`:电话号码处理 2. **进阶方案**: - 使用`text2vec`库的预训练模型计算语义相似度 ```python from text2vec import Similarity sim_model = Similarity() sim_score = sim_model.get_score("文本1", "文本2") ``` ### 性能优化建议 1. 对地址信息建立行政区划编码库 2. 对高频联系人建立别名映射表 3. 使用缓存机制存储中间解析结果
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