Python 比較字串相似度

字串相似度應用場景：拼寫糾錯、文字去重、上下文相似性、不同**資料對比等。

評價字串相似度最常見的辦法就是：把乙個字串通過插入、刪除或替換這樣的編輯操作，變成另外乙個字串，所需要的最少編輯次數，這種就是編輯距離（edit distance）度量方法，也稱為levenshtein距離。

方法1、difflib模組

1

#優點：python自帶模組，效率比較高
2def
similar_diff_ratio(str1, str2):
3return
difflib.sequencematcher(none, str1, str2).ratio()45
#quick_ratio()比ratio()計算效率更高，計算結果一致
6def
similar_diff_qk_ratio(str1, str2):
7return
difflib.sequencematcher(none, str1, str2).quick_ratio()89
#none引數是乙個函式，用來去掉不需要比較的字元。比如，列表lst_str表示計算相似度時不需要比較的字元
10def
similar_diff_ratio_filter(lst_str, str1, str2):
11return difflib.sequencematcher(lambda x: x in
lst_str, str1, str2).ratio()
1213
print(similar_diff_ratio("
臨安區中小企業創業基地
", "
臨安區電子商務科技園"))
14print(similar_diff_qk_ratio("
臨安區中小企業創業基地
", "
臨安區電子商務科技園"))
15#16 lst_str = ['
臨安區', '
創業', '
為什麼', '
忽略', '
某些字元之後
', '
相似度還是一致']
17print(similar_diff_ratio_filter(lst_str, "
臨安區中小企業創業基地
", "
臨安區電子商務科技園
"))

0.2857142857142857

0.2857142857142857

0.2857142857142857

方法2、通過在長度較短的字串末尾補充空格，將2個字串處理成等長，然後從左至右比較同位置字串

1

defsimilar_left(str1, str2):
2     str1 = str1 + '
' * (len(str2) -len(str1))
3     str2 = str2 + '
' * (len(str1) -len(str2))
4return sum(1 if i == j else 0 for i, j in zip(str1, str2)) /float(len(str1))56
print(similar_left("
臨安區中小企業創業基地
", "
臨安區電子商務科技園"))
7print(similar_left("
臨安區電子商務科技園
", "
園技科務商子電區安臨
"))

0.2727272727272727

0.0

方法3、levenshtein模組

3.1、相似度

1

#萊文斯坦比
2def
similar_lvst_ratio(str1, str2):
3return
levenshtein.ratio(str1, str2)45
#jaro距離
6def
similar_lvst_jaro(str1, str2):
7return
levenshtein.jaro(str1, str2)89
#jaro–winkler距離
10def
similar_lvst_winkler(str1, str2):
11return
levenshtein.jaro_winkler(str1, str2)
1213
print(similar_lvst_ratio("
臨安區中小企業創業基地
", "
臨安區電子商務科技園"))
14print(similar_lvst_jaro("
臨安區中小企業創業基地
", "
臨安區電子商務科技園"))
15print(similar_lvst_winkler("
臨安區中小企業創業基地
", "
臨安區電子商務科技園
"))

0.2857142857142857

0.5242424242424243

0.666969696969697

3.2、相似性度量

1

#distance編輯距離（也稱為levenshtein距離 ）。是描述由乙個字串轉化成另乙個字串最少的操作次數，在其中的操作包括插入、刪除、替換。
2def
similar_lvst_distance(str1, str2):
3return
levenshtein.distance(str1, str2)45
#hamming漢明距離是編輯距離的一種特殊情況。 要求str1和str2必須長度一致，描述兩個等長字串之間對應位置上不同字元的個數。
6def
similar_lvst_hamming(str1, str2):
7return
levenshtein.hamming(str1, str2)89
print(similar_lvst_distance("
臨安區中小企業創業基地
", "
臨安區電子商務科技園"))
10print(similar_lvst_hamming("
臨安區中小企業創業基地
", "
臨安區電子商務科技園區
"))

其他常用相似性度量方法還有 jaccard distance、j-w距離（jaro–winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、歐氏距離（euclidean distance）等。

若想對以上方法有更深入研究，可參考大佬部落格：

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