Textdistance:

TextDistance - python库，用于通过多种算法比较两个或多个序列之间的距离。它有Textdistance

30 +算法 纯python实现 简单的使用 两个以上的序列比较 有些算法在一个类中有多个实现。 可选的numpy使用最高速度。

例二:

import textdistance
textdistance.hamming('test', 'text')

输出:

1

Example2:

import textdistance

textdistance.hamming.normalized_similarity('test', 'text')

输出:

0.75

谢谢，干杯!

你可以在这个链接下找到大多数文本相似度方法及其计算方法:https://github.com/luozhouyang/python-string-similarity#python-string-similarity 这里有一些例子;

归一化，度量，相似度和距离 (归一化)相似度和距离 距离度量 基于相似度和距离的带状(n-gram) Levenshtein 规范化Levenshtein 加权Levenshtein Damerau-Levenshtein 最佳字符串对齐 Jaro-Winkler 最长公共子序列 度量最长公共子序列 语法 基于瓦(n-gram)的算法 Q-Gram 余弦相似度 Jaccard指数 Sorensen-Dice系数 重叠系数(即Szymkiewicz-Simpson)

如上所述，有许多指标可以定义字符串之间的相似性和距离。我将给出我的5美分，通过展示一个Jaccard与Q-Grams相似的例子和一个编辑距离的例子。

库

from nltk.metrics.distance import jaccard_distance
from nltk.util import ngrams
from nltk.metrics.distance  import edit_distance

Jaccard相似

1-jaccard_distance(set(ngrams('Apple', 2)), set(ngrams('Appel', 2)))

我们得到:

0.33333333333333337

还有苹果和芒果

1-jaccard_distance(set(ngrams('Apple', 2)), set(ngrams('Mango', 2)))

我们得到:

0.0

编辑距离

edit_distance('Apple', 'Appel')

我们得到:

2

最后,

edit_distance('Apple', 'Mango')

我们得到:

5

q - grams上的余弦相似度(q=2)

另一个解决方案是使用textdistance库。我将提供一个余弦相似度的例子

import textdistance
1-textdistance.Cosine(qval=2).distance('Apple', 'Appel')

我们得到:

0.5

你可以创建这样一个函数:

def similar(w1, w2):
    w1 = w1 + ' ' * (len(w2) - len(w1))
    w2 = w2 + ' ' * (len(w1) - len(w2))
    return sum(1 if i == j else 0 for i, j in zip(w1, w2)) / float(len(w1))

我想你们可能在寻找一种描述字符串之间距离的算法。这里有一些你可以参考的:

汉明距离 Levenshtein距离 Damerau-Levenshtein距离 Jaro-Winkler距离

出于我的目的，我有自己的quick_ratio()，它比difflib SequenceMatcher的quick_ratio()快2倍，同时提供类似的结果。A和b是字符串:

    score = 0
    for letters in enumerate(a):
        score = score + b.count(letters[1])