python有沒有什么包能判斷文本相似度？安裝Python Levenshtein模塊PIP安裝Python Levenshtein使用Python Levenshtein模塊導入Levenshtei

python有沒有什么包能判斷文本相似度？

安裝Python Levenshtein模塊

PIP安裝Python Levenshtein

使用Python Levenshtein模塊

導入Levenshtein

算法說明

1）萊文施泰因·哈明（STR1，STR2）

計算漢明距離。STR1和STR2的長度必須相同。它描述兩個等長字符串之間對應位置的不同字符數(shù)。

2). Levenshtein.距離（STR1，STR2）

計算編輯距離（也稱為Levenshtein距離）。它描述了將一個字符串轉(zhuǎn)換為另一個字符串的最小操作數(shù)，包括插入、刪除和替換。

算法實現(xiàn)了參考動態(tài)規(guī)劃。

3). 列文斯坦比率（STR1，STR2）

計算萊文斯坦比率。計算公式r=（sum-ldist）/sum，其中sum是STR1和STR2字符串長度之和，ldist是類編輯距離

注意：這里的類編輯距離不是2中提到的編輯距離，2中的三個操作都是1。這里，刪除和插入仍然是1，但是替換為2

這個設計的目的是：比率（“a”，“C”），和=2，根據(jù)2中（2-1）/2=0.5的計算，“a”和“C”之間沒有重合，這顯然不劃算，但是可以通過替換操作2來解決。

4). Levenshtein.jaro公司（S1，S2）

計算Jaro距離，

其中m是S1，S2的匹配長度，當一個位置的字符相同時，或在

t是切換時間的一半

5之內(nèi)。）列文施坦.jarou溫克勒（s 1，s 2）

計算Jaro-Winkler距離：

如何用python計算文本的相似度？

步驟1：將每個網(wǎng)頁文本分割成一袋單詞。第三步：統(tǒng)計網(wǎng)頁（文檔）總數(shù)M。第三步：統(tǒng)計第一個網(wǎng)頁n中的字數(shù)，計算第一個網(wǎng)頁的第一個字在網(wǎng)頁n中出現(xiàn)的次數(shù)，然后計算出該字在所有文檔M中出現(xiàn)的次數(shù)，則該字的TF IDF為：n/n*1/（M/M）（還有其他規(guī)范化公式，這里是最基本、最直觀的公式）。第四步：重復第三步計算網(wǎng)頁中所有單詞的TF-IDF。第五步：重復第四步計算所有網(wǎng)頁中每個單詞的TF-IDF值。三。用戶查詢處理的第一步：用戶查詢的分詞。第二步是根據(jù)web數(shù)據(jù)庫（文檔）的數(shù)據(jù)計算用戶查詢中每個詞的TF-IDF值。4余弦相似度用于計算用戶查詢與每個網(wǎng)頁之間的夾角。角度越小，越相似。

歐氏距離和余弦相似度的區(qū)別是什么？

兩者都用于評估個體之間的差異。歐氏距離測量受不同單位標度（如秒和毫秒）的影響，因此需要首先對其進行標準化。空間向量余弦角的相似度不受索引尺度的影響，余弦值區(qū)間為[-1,1]。

歐幾里德距離是我們通常所說的兩點線性距離，即n維空間中兩點之間的實際距離。歐氏距離越小，相似度越大。

余弦相似性通過向量空間中兩個向量夾角的余弦值來度量兩個個體之間的差異。應注意兩個向量在方向上的差異，而不是距離或長度上的差異。兩個向量越相似，角度越小，余弦值越大。

從下面的三維坐標系圖可以看出，歐幾里德距離dis（a，b）測量空間中每個點的絕對距離，它與每個點的絕對坐標有關，反映了距離的差異。余弦距離（COSθ）度量的是空間矢量的角度，它反映的是方向（維數(shù)）的差異，而不是距離或值。

例如，a股（400800）從400漲到800，B股（4，8）從4漲到8，B股（4，8），兩者都漲了50%。如果要對股票的漲幅進行度量，可以通過余弦相似度度量發(fā)現(xiàn)a/B股票具有很高的相似度（相同）。如果要度量股票的價值，就需要用歐幾里德距離來度量。我們發(fā)現(xiàn)a股的價值顯著高于B股，a股與B股的相似度較低。