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(shè)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：

相似度是什么意思？

相似性是比較兩個事物的相似性。一般來說，通過計算事物特征之間的距離，如果距離小，則相似度大；如果距離大，則相似度小。例如，兩種水果將在顏色、大小、維生素含量等特征方面進行比較。

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?？臻g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(guān)，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。

假如在大街上隨便拿兩個人，采集他們的NDA進行親子鑒定，可以達到只有10%的相似度不？

也許受試者聽說過，人與哺乳動物的基因相似性在90%左右，人與哺乳動物的基因相似性更高，在99%左右，這充分證明了人類進化的一些特點。

人類和許多生物之間的高度遺傳相似性是由于歷史上的分化時間點更接近現(xiàn)在，據(jù)信地球上所有的脊椎動物都是從遠古魚類腔棘魚進化而來的，因為分化歷史只有幾百年前千百萬年來，無論是生殖隔離還是其他因素，生物體間缺乏基因交換的歷史非常悠久。生物遺傳學的特點將使生物間的基因具有高度的相似性。

街上任何兩個人的基因相似性至少為98%。事實上，根據(jù)人類基因組計劃，不同人群中的基因只有2000-3000萬個堿基對，任何一個基因的堿基對都可以突破數(shù)十萬個堿基對。人類基因的相似性是不言而喻的。