字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。

评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离(edit distance)度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑距离的一种特殊情况，只计算等长情况下替换操作的编辑次数，只能应用于两个等长字符串间的距离度量。

其他常用的度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离(Jaro–Winkler distance)、余弦相似性(cosine similarity)、欧氏距离(Euclidean distance)等。

python-Levenshtein 使用

使用 pip install python-Levenshtein 指令安装 Levenshtein

# -*- coding: utf-8 -*-

import difflib

# import jieba

import Levenshtein

str1 = "我的骨骼雪白 也长不出青稞"

str2 = "雪的日子 我只想到雪中去si"

# 1. difflib

seq = difflib.SequenceMatcher(None, str1,str2)

ratio = seq.ratio()

print 'difflib similarity1: ', ratio

# difflib 去掉列表中不需要比较的字符

seq = difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in ' 我的雪', str1,str2)

ratio = seq.ratio()

print 'difflib similarity2: ', ratio

# 2. hamming距离，str1和str2长度必须一致，描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数

# sim = Levenshtein.hamming(str1, str2)

# print 'hamming similarity: ', sim

# 3. 编辑距离，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

sim = Levenshtein.distance(str1, str2)

print 'Levenshtein similarity: ', sim

# 4.计算莱文斯坦比

sim = Levenshtein.ratio(str1, str2)

print 'Levenshtein.ratio similarity: ', sim

# 5.计算jaro距离

sim = Levenshtein.jaro(str1, str2 )

print 'Levenshtein.jaro similarity: ', sim

# 6. Jaro–Winkler距离

sim = Levenshtein.jaro_winkler(str1 , str2 )

print 'Levenshtein.jaro_winkler similarity: ', sim

输出：

difflib similarity1:  0.246575342466

difflib similarity2:  0.0821917808219

Levenshtein similarity:  33

Levenshtein.ratio similarity:  0.27397260274

Levenshtein.jaro similarity:  0.490208958959

Levenshtein.jaro_winkler similarity:  0.490208958959

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

本文标题: 详解Python 字符串相似性的几种度量方法

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