Python+KNN算法判断单词相似度小案例

本文代码用于判断待测单词与哪个候选单词最接近，判断标准为字母出现频次（直方图）最接近，只考虑了不小心的拼写错误，而没有考虑故意的拼写错误，例如故意把god写成dog，这可能会造成误判。当然误判率与判断相似的标准有非常大的关系，例如运行结果第一条就是错的（当然这在训练样本足够多的时候可以在一定程度上避免，虽然无法完全避免）。本文代码主要用来演示KNN算法原理以及Python字典推导式以及内置函数map()、min()、sum()和标准库对象Counter的用法。

from collections import Counter

def checkAndModify(word):
    # 待检测单词的字母频次
    fre = dict(Counter(word))
    # 待测单词中各字母频次与所有候选单词的距离，即字母频次之差
    similars = {w:[fre[ch]-words[w].get(ch,0) for ch in word]+[words[w][ch]-fre.get(ch,0) for ch in w] for w in words}
    # 返回最接近的单词，即字母频次之差的平方和最小的单词
    return min(similars.items(), key=lambda item:sum(map(lambda i:i**2, item[1])))[0]

# 候选单词
words = {'good', 'hello', 'world', 'python', 'fuguo', 'yantai', 'shandong', 'great'}

# 每个单词中字母频次
words = {word:dict(Counter(word)) for word in words}

# 测试
for word in ['god', 'hood', 'wello', 'helo', 'pychon', 'guguo', 'shangdong']:
print(word, ':', checkAndModify(word))

由于本文代码不好排版，所以附上代码截图以供参考，免得因为缩进问题而影响理解。

代码运行结果为：

god : shandong
hood : good
wello : hello
helo : hello
pychon : python
guguo : fuguo
shangdong : shandong

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