【Python】比较字符串相似度 |
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字符串相似度应用场景：拼写纠错、文本去重、上下文相似性、不同来源数据对比等。评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。
方法1、difflib模块
1 # 优点：python自带模块，效率比较高
2 def similar_diff_ratio(str1, str2):
3 return difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).ratio()
4
5 # quick_ratio()比ratio()计算效率更高，计算结果一致
6 def similar_diff_qk_ratio(str1, str2):
7 return difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).quick_ratio()
8
9 # None参数是一个函数，用来去掉不需要比较的字符。比如，列表lst_str表示计算相似度时不需要比较的字符
10 def similar_diff_ratio_filter(lst_str, str1, str2):
11 return difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in lst_str, str1, str2).ratio()
12
13 print(similar_diff_ratio("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))
14 print(similar_diff_qk_ratio("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))
15 # 有一点疑问，将不需要比较的字符加入后，相似度计算结果没变化，欢迎大佬留言解惑，谢谢！
16 lst_str = ['临安区', '创业', '为什么', '忽略', '某些字符之后', '相似度还是一致']
17 print(similar_diff_ratio_filter(lst_str, "临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))
0.28571428571428570.28571428571428570.2857142857142857 方法2、通过在长度较短的字符串末尾补充空格，将2个字符串处理成等长，然后从左至右比较同位置字符串 1 def similar_left(str1, str2): 2 str1 = str1 + ' ' * (len(str2) - len(str1)) 3 str2 = str2 + ' ' * (len(str1) - len(str2)) 4 return sum(1 if i == j else 0 for i, j in zip(str1, str2)) / float(len(str1)) 5 6 print(similar_left("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园")) 7 print(similar_left("临安区电子商务科技园", "园技科务商子电区安临"))0.27272727272727270.0 方法3、Levenshtein模块3.1、相似度 1 # 莱文斯坦比 2 def similar_lvst_ratio(str1, str2): 3 return Levenshtein.ratio(str1, str2) 4 5 # jaro距离 6 def similar_lvst_jaro(str1, str2): 7 return Levenshtein.jaro(str1, str2) 8 9 # Jaro–Winkler距离 10 def similar_lvst_winkler(str1, str2): 11 return Levenshtein.jaro_winkler(str1, str2) 12 13 print(similar_lvst_ratio("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园")) 14 print(similar_lvst_jaro("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园")) 15 print(similar_lvst_winkler("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园")) 0.28571428571428570.52424242424242430.666969696969697 3.2、相似性度量 1 # distance编辑距离（也称为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。 2 def similar_lvst_distance(str1, str2): 3 return Levenshtein.distance(str1, str2) 4 5 # hamming汉明距离是编辑距离的一种特殊情况。 要求str1和str2必须长度一致，描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。 6 def similar_lvst_hamming(str1, str2): 7 return Levenshtein.hamming(str1, str2) 8 9 print(similar_lvst_distance("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园")) 10 print(similar_lvst_hamming("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园区"))88 其他常用相似性度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离（Jaro–Winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、欧氏距离（Euclidean distance）等。若想对以上方法有更深入研究，可参考大佬博客：https://www.cnblogs.com/wt869054461/p/5777782.html |
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