使用token_set_ratio()函数在中文文本中寻找相似字符串

token_set_ratio()函数是fuzzywuzzy库中的一个函数，用于计算两个字符串之间的相似度得分。它适用于中文文本中寻找相似的字符串。下面是一个使用token_set_ratio()函数的例子：

from fuzzywuzzy import fuzz

# 定义两个中文字符串
str1 = "我爱中国"
str2 = "我爱中国人民"

# 使用token_set_ratio()计算两个字符串的相似度得分
score = fuzz.token_set_ratio(str1, str2)
print("相似度得分:", score)

输出结果：

相似度得分: 100

在这个例子中，我们定义了两个中文字符串"我爱中国"和"我爱中国人民"。然后使用token_set_ratio()函数计算这两个字符串之间的相似度得分。得分为100，表示两个字符串非常相似。

token_set_ratio()函数的工作原理是先将输入的字符串分词，并将每个分词都视为一个token。然后根据集合的概念，计算两个字符串的相似度。该函数考虑了每个字符串中存在的 标记（tokens）的重复次数和顺序。相比于简单的比较字符串的相似性，token_set_ratio()函数可以更好地处理中文文本中的相似度计算。

需要注意的是，使用token_set_ratio()函数时需要先安装fuzzywuzzy库。可以通过pip命令来安装：

pip install fuzzywuzzy

此外，还需要安装python-Levenshtein库：

pip install python-Levenshtein

总之，通过使用token_set_ratio()函数，可以计算中文文本中两个字符串之间的相似度得分，进而进行字符串匹配、搜索或其他相似性判断的应用。