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))

包装距离包括Levenshtein距离:

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

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)

这是内置的。

from difflib import SequenceMatcher

def similar(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

使用它:

>>> similar("Apple","Appel")
0.8
>>> similar("Apple","Mango")
0.0

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."))

BLEUscore

BLEU，即双语评估替补，是一个用于比较的分数 文本到一个或多个参考译文的候选翻译。 完全匹配的结果是1.0，而完全不匹配的结果是1.0 结果得分为0.0。 虽然它是为翻译而开发的，但也可以用来评估文本 为一套自然语言处理任务生成。

代码:

import nltk
from nltk.translate import bleu
from nltk.translate.bleu_score import SmoothingFunction
smoothie = SmoothingFunction().method4

C1='Text'
C2='Best'

print('BLEUscore:',bleu([C1], C2, smoothing_function=smoothie))

示例:通过更新C1和C2。

C1='Test' C2='Test'

BLEUscore: 1.0

C1='Test' C2='Best'

BLEUscore: 0.2326589746035907

C1='Test' C2='Text'

BLEUscore: 0.2866227639866161

你也可以比较句子的相似度:

C1='It is tough.' C2='It is rough.'

BLEUscore: 0.7348889200874658

C1='It is tough.' C2='It is tough.'

BLEUscore: 1.0