Python文本相似性计算之编辑距离详解

大家在做爬虫的时候，很容易保持一些相似的数据，这些相似的数据由于不完全一致，如果要通过人工一一的审核，将耗费大量的时间，大家对编辑距离应该有所了解，这篇文章我们先来了解下什么是编辑距离，然后在学习Python如何计算编辑距离，下面来一起学习学习吧。

编辑距离

编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。

例如将kitten一字转成sitting：（'kitten' 和 ‘sitting' 的编辑距离为3）

sitten （k→s）

sittin （e→i）

sitting （→g）

Python中的Levenshtein包可以方便的计算编辑距离

包的安装：pip install python-Levenshtein

我们来使用下：

上面的程序执行结果为3，但是只改了一个字符，为什么会发生这样的情况？

原因是Python将这两个字符串看成string类型，而在 string 类型中，默认的 utf-8 编码下，一个中文字符是用三个字节来表示的。

解决办法是将字符串转换成unicode格式，即可返回正确的结果1。

接下来重点介绍下保重几个方法的作用：

Levenshtein.distance(str1, str2)

计算编辑距离（也称Levenshtein距离）。是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括插入、删除、替换。算法实现：动态规划。   

Levenshtein.hamming(str1, str2)

计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。   

Levenshtein.ratio(str1, str2)

计算莱文斯坦比。计算公式  r = (sum – ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和，ldist是类编辑距离。注意这里是类编辑距离，在类编辑距离中删除、插入依然+1，但是替换+2。    
Levenshtein.jaro(s1, s2)

计算jaro距离，Jaro Distance据说是用来判定健康记录上两个名字是否相同，也有说是是用于人口普查，我们先来看一下Jaro Distance的定义。

两个给定字符串S1和S2的Jaro Distance为：

其中的m为s1, s2匹配的字符数，t是换位的数目。

两个分别来自S1和S2的字符如果相距不超过

时，我们就认为这两个字符串是匹配的；而这些相互匹配的字符则决定了换位的数目t，简单来说就是不同顺序的匹配字符的数目的一半即为换位的数目t。举例来说，MARTHA与MARHTA的字符都是匹配的，但是这些匹配的字符中，T和H要换位才能把MARTHA变为MARHTA,那么T和H就是不同的顺序的匹配字符，t=2/2=1。

两个字符串的Jaro Distance即为：

Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)
计算Jaro–Winkler距离，而Jaro-Winkler则给予了起始部分就相同的字符串更高的分数，他定义了一个前缀p，给予两个字符串，如果前缀部分有长度为ι的部分相同，则Jaro-Winkler Distance为：

dj是两个字符串的Jaro Distance

ι是前缀的相同的长度，但是规定最大为4

p则是调整分数的常数，规定不能超过25，不然可能出现dw大于1的情况，Winkler将这个常数定义为0.1

这样，上面提及的MARTHA和MARHTA的Jaro-Winkler Distance为：

个人觉得算法可以完善的点：

去除停用词（主要是标点符号的影响）

针对中文进行分析，按照词比较是不是要比按照字比较效果更好？

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家学习或者使用python能有所帮助