网站设计),常用网站后台地址,建设项目流程八个阶段,常用网站推广方法textdistance是Python的第三方库#xff0c;用于计算文本之间的相似度或距离。它提供了30个算法#xff0c;简单易用。
安装
pip install textdistance# 使用扩展库#xff0c;提高性能
pip install textdistance[extras]使用
import textdistance# 计算编辑…textdistance是Python的第三方库用于计算文本之间的相似度或距离。它提供了30个算法简单易用。
安装
pip install textdistance# 使用扩展库提高性能
pip install textdistance[extras]使用
import textdistance# 计算编辑距离
distance textdistance.levenshtein.distance(如何更换花呗绑定银行卡, 花呗更改绑定银行卡)
print(编辑距离:, distance)# 计算余弦相似度
similarity textdistance.cosine.similarity(如何更换花呗绑定银行卡, 花呗更改绑定银行卡)
print(余弦相似度:, similarity)# 计算 Jaccard 系数
coefficient textdistance.jaccard(如何更换花呗绑定银行卡, 花呗更改绑定银行卡)
print(Jaccard 系数:, coefficient)# 计算 Hamming 距离
distance textdistance.hamming.distance(如何更换花呗绑定银行卡, 花呗更改绑定银行卡)
print(Hamming 距离:, distance)结果
编辑距离: 5
余弦相似度: 0.8040302522073697
Jaccard 系数: 0.6666666666666666
Hamming 距离: 10应用场景
拼写检查
在拼写检查中可以使用编辑距离等算法来比较单词之间的相似度从而找出可能的正确拼写。
import textdistance# 拼写检查
word 发愤图强
possible_spellings [发奋图强, 发奋图, 发愤图]for spelling in possible_spellings:distance textdistance.levenshtein.distance(word, spelling)if distance 1:print(可能的正确拼写:, spelling)结果
可能的正确拼写: 发奋图强
可能的正确拼写: 发愤图文档相似度计算
在信息检索和推荐系统中经常需要计算文档之间的相似度以便为用户提供相关的信息或推荐内容。
import textdistance# 文档相似度计算
doc1 Python is a programming language
doc2 Python is used for web development
doc3 Java is a programming languagesimilarity1 textdistance.cosine.similarity(doc1, doc2)
similarity2 textdistance.cosine.similarity(doc1, doc3)print(文档1和文档2的余弦相似度:, similarity1)
print(文档1和文档3的余弦相似度:, similarity2)文档1和文档2的余弦相似度: 0.6063390625908325
文档1和文档3的余弦相似度: 0.8391463916782737数据清洗
在数据清洗过程中可以使用 Hamming 距离等算法来比较数据条目之间的相似度从而找出相似但不完全相同的数据。
import textdistance# 数据清洗
data [配偶, 原配, 元配, 老婆, 夫人, 爱人]for i in range(len(data)):for j in range(i1, len(data)):distance textdistance.hamming.distance(data[i], data[j])if distance 1:print(相似但不完全相同的数据:, data[i], data[j])结果
相似但不完全相同的数据: 原配 元配
相似但不完全相同的数据: 夫人 爱人import textdistance# 姓名匹配
name1 李建国
name2 张建国
name3 王爱国coefficient1 textdistance.jaccard.normalized_similarity(name1, name2)
coefficient2 textdistance.jaccard.normalized_similarity(name1, name3)print(姓名1和姓名2的Jaccard系数:, coefficient1)
print(姓名1和姓名3的Jaccard系数:, coefficient2)结果
姓名1和姓名2的Jaccard系数: 0.5
姓名1和姓名3的Jaccard系数: 0.19999999999999996textdistance 提供了丰富多样的文本比较算法和距离度量方法可以满足各种不同的文本比较需求。
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