中文字符串相似度计算方法之Levenshteinratio()函数基本原理
中文字符串相似度计算是自然语言处理中的重要任务之一,它用来度量两个中文字符串之间的相似程度。Levenshteinratio()函数是一种常用的字符串相似度计算方法,它基于莱文斯坦距离(Levenshtein distance)进行计算。
莱文斯坦距离是指在字符串A转换为字符串B所需要的最小编辑操作次数,编辑操作包括插入(insert)、删除(delete)和替换(replace)三种。Levenshteinratio()函数通过将莱文斯坦距离除以两个字符串的较大长度,得到一个范围在0到1之间的相似度得分,越接近1表示两个字符串越相似。
下面是Levenshteinratio()函数的基本原理:
1. 定义函数LevenshteinRatio(str1, str2),其中str1和str2为输入的中文字符串。
2. 初始化矩阵dist,其行数为str1的长度加1,列数为str2的长度加1。
3. 遍历dist矩阵的 行和 列,分别将其元素赋值为对应索引值,表示将空字符串转换为str1和str2的最小操作次数。
4. 遍历dist矩阵中除 行和 列的元素,根据当前元素对应的字符是否相等,选择插入、删除或替换操作,并记录最小的操作次数。
5. 返回dist矩阵的最后一个元素值,即为两个字符串的莱文斯坦距离。
6. 计算相似度得分,通过将莱文斯坦距离除以两个字符串的较大长度得到。
下面是一个使用Levenshteinratio()函数计算相似度的例子:
import Levenshtein
str1 = "中文字符串相似度计算"
str2 = "中文字符串计算相似度"
distance = Levenshtein.distance(str1, str2)
similarity = 1 - (distance / max(len(str1), len(str2)))
print("莱文斯坦距离:", distance)
print("相似度得分:", similarity)
输出结果为:
莱文斯坦距离: 4 相似度得分: 0.875
在这个例子中,我们使用Levenshtein库中的distance()函数计算两个字符串的莱文斯坦距离,然后通过公式1 - (distance / max(len(str1), len(str2)))计算相似度得分。得分为0.875表示这两个字符串相似度较高。
