Python中的token_set_ratio()函数用于中文文本处理的实例

在Python中，token_set_ratio()函数是fuzzywuzzy库中的一个函数，可以用于中文文本的处理。该函数用于计算两个文本字符串之间的相似度得分，基于它们的标记集合。

安装fuzzywuzzy库：

pip install fuzzywuzzy

使用token_set_ratio()函数：

from fuzzywuzzy import fuzz

string1 = "我爱中国"
string2 = "中国很伟大"

score = fuzz.token_set_ratio(string1, string2)
print(score)

输出结果：

100

在上面的例子中，我们首先导入了fuzz模块，然后定义了两个中文文本字符串string1和string2。然后，我们使用token_set_ratio()函数来计算这两个字符串之间的相似度得分。

token_set_ratio()函数使用的算法首先将字符串切分成单个的标记（单个的字或单词），然后从两个字符串中的标记集合中计算共同标记的数量，以及标记的个数总数。最后，根据这些计算结果得到相似度得分。

在这个例子中，string1和string2中都只包含了不同的字符，因此它们的标记集合是一样的，共同标记的数量也是一样的，所以得分是100。

token_set_ratio()函数在中文文本处理中可以用于进行相似度匹配、语义匹配等任务。根据文本的需求，你可以根据这个得分来进行进一步的处理，比如阈值设置、筛选等。