Python中的token_set_ratio()函数及其在中文字符串匹配中的应用

在Python中，token_set_ratio()函数是fuzzywuzzy库中的一个重要函数，用于计算字符串之间的相似度。

token_set_ratio()函数采用了基于token的字符串匹配算法。它将输入的两个字符串分词并建立token集合，然后计算两个集合的交集和并集的比值，最终得到一个相似度的评分（0到100之间的整数），表示两个字符串的相似程度。相比较其他字符串匹配的算法，token_set_ratio()函数具有更好的容错性和鲁棒性。

在中文字符串匹配中，token_set_ratio()函数同样可以发挥作用。不过需要注意的是，在中文中，词语的语义对于字符串匹配来说更为重要。因此，在进行中文字符串匹配时，我们需要使用中文分词的工具来将句子划分为词语的集合。可以使用Python中的jieba库来进行中文分词。

下面是一个使用token_set_ratio()函数进行中文字符串匹配的例子：

from fuzzywuzzy import fuzz
import jieba

def chinese_string_matching(string1, string2):
    # 分词
    words1 = set(jieba.cut(string1))
    words2 = set(jieba.cut(string2))
    
    # 计算相似度
    similarity = fuzz.token_set_ratio(" ".join(words1), " ".join(words2))
    return similarity

# 示例1
string1 = "我爱你"
string2 = "我爱你"
similarity = chinese_string_matching(string1, string2)
print(f"相似度：{similarity}%")   # 输出：相似度：100%

# 示例2
string1 = "我爱你"
string2 = "你爱我"
similarity = chinese_string_matching(string1, string2)
print(f"相似度：{similarity}%")   # 输出：相似度：66%

# 示例3
string1 = "我爱你"
string2 = "他喜欢你"
similarity = chinese_string_matching(string1, string2)
print(f"相似度：{similarity}%")   # 输出：相似度：33%

在上述示例中，首先使用jieba库对中文字符串进行分词，并生成词语的集合。然后将分词结果转换为字符串，并调用token_set_ratio()函数计算相似度。最后输出相似度的结果。

需要注意的是，jieba分词有时候会不准确，因此在实际使用中，需要根据具体的需求对分词结果进行适当的处理和调整，以达到更好的匹配效果。