利用fuzzywuzzy.fuzz在python中进行中文字符串的相似度计算

在Python中使用fuzzywuzzy库进行中文字符串的相似度计算需要先安装fuzzywuzzy库和中文分词库jieba。

首先，确保已经安装了fuzzywuzzy和jieba库：

pip install fuzzywuzzy
pip install jieba

接下来，可以使用以下代码进行中文字符串的相似度计算：

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
import jieba

def fuzzy_match(str1, str2):
    # 使用jieba进行中文分词
    words1 = " ".join(jieba.cut(str1))
    words2 = " ".join(jieba.cut(str2))

    # 使用fuzz模块的ratio函数计算字符串相似度（返回0-100的整数）
    similarity = fuzz.ratio(words1, words2)
    return similarity

def fuzzy_extract(query, choices, limit=5):
    # 使用fuzz模块的process函数对候选项进行相似度匹配，返回匹配度最高的前limit个结果
    results = process.extract(query, choices, limit=limit)
    return results

# 测试例子
str1 = "中文字符串相似度计算"
str2 = "中文字符串的相似度计算"
similarity = fuzzy_match(str1, str2)
print("相似度: ", similarity)

choices = ["中文计算", "字符串相似度", "计算中文字符串", "相似度计算"]
results = fuzzy_extract("中文计算", choices, limit=2)
print("相似结果: ", results)

上述代码中，fuzzy_match函数使用jieba将中文字符串进行分词，然后使用fuzzywuzzy的ratio函数计算分词后的字符串的相似度，返回一个表示相似度的整数值（范围在0-100之间）。

fuzzy_extract函数则使用fuzzywuzzy的extract函数，将查询字符串与候选项列表进行相似度匹配，并返回匹配度最高的前limit个结果。

在上述例子中，我们分别计算了两个中文字符串的相似度，并提取了一个查询字符串与一组候选项的相似度匹配结果。