token_set_ratio()函数简介及其在中文字符串比较中的应用

token_set_ratio()函数是Python中的fuzzywuzzy库中一个用于比较两个字符串相似度的函数。它以一种基于token的方法进行相似度计算，能够更好地处理拼写差异、标点符号、停用词等因素对字符串比较的影响。

token_set_ratio()函数的参数是两个字符串。它会将每个字符串分割成一个词条的列表，然后计算两个列表之间的相似度。该函数返回一个介于0和100之间的分数，表示两个字符串的相似度百分比，分数越高表示相似度越高。

在中文字符串比较中，由于中文字符串没有空格来分隔单词，直接使用token_set_ratio()函数可能会得到不准确的结果。因此，我们需要事先对中文字符串进行分词处理。可以使用中文分词库如jieba来对字符串进行分词，然后再使用token_set_ratio()函数进行比较。

以下是一个使用token_set_ratio()函数进行中文字符串比较的示例：

from fuzzywuzzy import fuzz
import jieba

# 定义两个中文字符串
str1 = '中文字符串比较'
str2 = '中文字符串对比'

# 使用jieba进行分词
words1 = list(jieba.cut(str1))
words2 = list(jieba.cut(str2))

# 将分词后的列表转换成字符串
tokens1 = " ".join(words1)
tokens2 = " ".join(words2)

# 使用token_set_ratio()函数计算相似度
similarity = fuzz.token_set_ratio(tokens1, tokens2)

print("相似度为：", similarity)

在上述代码中，我们首先导入了fuzzywuzzy库中的fuzz模块，以及jieba库用于中文分词。然后，我们定义了两个中文字符串str1和str2。

接下来，我们使用jieba进行分词处理，将str1和str2分别分成单词列表words1和words2。

然后，我们使用join()函数将分词后的列表转换为字符串形式tokens1和tokens2。

最后，我们调用token_set_ratio()函数，将tokens1和tokens2作为参数传入，计算并打印出相似度。

这样，我们就可以得到两个中文字符串的相似度。