TheFuzz是一个用python实现Levenshtein距离的包，在某些情况下，当你希望两个不同的字符串被认为是相同的时，它带有一些帮助函数来提供帮助。例如:

>>> fuzz.ratio("fuzzy wuzzy was a bear", "wuzzy fuzzy was a bear")
    91
>>> fuzz.token_sort_ratio("fuzzy wuzzy was a bear", "wuzzy fuzzy was a bear")
    100

你可以在这个链接下找到大多数文本相似度方法及其计算方法:https://github.com/luozhouyang/python-string-similarity#python-string-similarity 这里有一些例子;

归一化，度量，相似度和距离 (归一化)相似度和距离 距离度量 基于相似度和距离的带状(n-gram) Levenshtein 规范化Levenshtein 加权Levenshtein Damerau-Levenshtein 最佳字符串对齐 Jaro-Winkler 最长公共子序列 度量最长公共子序列 语法 基于瓦(n-gram)的算法 Q-Gram 余弦相似度 Jaccard指数 Sorensen-Dice系数 重叠系数(即Szymkiewicz-Simpson)

包装距离包括Levenshtein距离:

import distance
distance.levenshtein("lenvestein", "levenshtein")
# 3

你可以创建这样一个函数:

def similar(w1, w2):
    w1 = w1 + ' ' * (len(w2) - len(w1))
    w2 = w2 + ' ' * (len(w1) - len(w2))
    return sum(1 if i == j else 0 for i, j in zip(w1, w2)) / float(len(w1))

这是我想到的:

import string

def match(a,b):
    a,b = a.lower(), b.lower()
    error = 0
    for i in string.ascii_lowercase:
            error += abs(a.count(i) - b.count(i))
    total = len(a) + len(b)
    return (total-error)/total

if __name__ == "__main__":
    print(match("pple inc", "Apple Inc."))

如上所述，有许多指标可以定义字符串之间的相似性和距离。我将给出我的5美分，通过展示一个Jaccard与Q-Grams相似的例子和一个编辑距离的例子。

库

from nltk.metrics.distance import jaccard_distance
from nltk.util import ngrams
from nltk.metrics.distance  import edit_distance

Jaccard相似

1-jaccard_distance(set(ngrams('Apple', 2)), set(ngrams('Appel', 2)))

我们得到:

0.33333333333333337

还有苹果和芒果

1-jaccard_distance(set(ngrams('Apple', 2)), set(ngrams('Mango', 2)))

我们得到:

0.0

编辑距离

edit_distance('Apple', 'Appel')

我们得到:

2

最后,

edit_distance('Apple', 'Mango')

我们得到:

5

q - grams上的余弦相似度(q=2)

另一个解决方案是使用textdistance库。我将提供一个余弦相似度的例子

import textdistance
1-textdistance.Cosine(qval=2).distance('Apple', 'Appel')

我们得到:

0.5