计算中文字符串相似度的方法：python的token_set_ratio()函数简介

计算中文字符串相似度是自然语言处理中常见的任务之一，可以应用于文本匹配、信息检索、推荐系统等领域。Python中的fuzzywuzzy库提供了一种简单而有效的方法来计算字符串之间的相似度，其中的token_set_ratio()函数是其中之一，可以用于中文字符串相似度计算。

token_set_ratio()函数使用的是基于token的比率算法，首先将两个字符串分解为单个的token（词语、字符），然后计算它们的相似度。token_set_ratio()函数具体的计算步骤如下：

1. 将两个字符串分割为token。中文字符串可以根据词语或字符进行分割，可以使用jieba库或者re库进行分割。

2. 去除停用词。根据需要，可以去除停用词（如“的”，“是”等），使得相似度计算更加准确。

3. 计算两个字符串中相同token的个数。通过对比两个字符串中的token，计算相同token的数量。

4. 计算相似度得分。根据相同token的数量，以及字符串长度的比例，计算相似度得分。

下面是一个使用token_set_ratio()函数计算中文字符串相似度的示例代码：

from fuzzywuzzy import fuzz

# 中文字符串
str1 = "我喜欢吃苹果"
str2 = "我爱吃苹果"

# 分割为单个字符
tokens1 = list(str1)
tokens2 = list(str2)

# 计算相似度得分
similarity_ratio = fuzz.token_set_ratio(tokens1, tokens2)
print(similarity_ratio)

在上面的例子中，首先将两个字符串分割为单个字符，然后调用token_set_ratio()函数计算它们的相似度得分。输出结果为90，表示两个字符串的相似度为90%。

需要注意的是，使用token_set_ratio()函数计算中文字符串相似度时，可以使用不同的方法进行分割、去除停用词等操作，以适应具体的应用场景。同时，该函数的计算结果是相对的，需要根据具体的需求和实际情况进行解释和使用。