stringmetric是Scala的字符串相似性度量算法的库。（如：Dice/Sorensen, Hamming, Jaccard, Jaro, Jaro-Winkler, Levenshtein, Metaphone, N-Gram, NYSIIS, Overlap, Ratcliff/Obershelp, Refined NYSIIS, Refined Soundex, Soundex, Weighted Levenshtein）
这个库提供了一些工具来进行字符串相似度匹配，用来测量字符串的相似性与距离，通过单词的发音和声音的相似性比较来索引，除核心库之外，每个度量和算法都有一个命令行界面。
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要求：Scala 2.10+
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文档：Scaladoc
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问题：Enhancements, Questions, Bugs
依赖
SBT:
libraryDependencies += "com.rockymadden.stringmetric" %% "stringmetric-core" % "0.27.4"
Gradle:
compile 'com.rockymadden.stringmetric:stringmetric-core_2.10:0.27.4'
Maven:
<dependency> <groupId>com.rockymadden.stringmetric</groupId> <artifactId>stringmetric-core_2.10</artifactId> <version>0.27.4</version> </dependency>
创建CLIs
$ git clone https://github.com/rockymadden/stringmetric.git $ cd stringmetric $ sbt clean package $ ./project/build.sh $ ./target/cli/jarometric abc xyz
使用 CLIs
获取帮助
$ metaphonemetric --help Compares two strings to determine if they are phonetically similarly, per the Metaphone algorithm. Syntax: metaphonemetric [Options] string1 string2... Options: -h, --help Outputs description, syntax, and options.
获取度量的比较值
$ jarowinklermetric dog dawg 0.75
获取差异算法的代表值
$ metaphonealgorithm dog tk
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字符串度量(string metric, a.k.a a string similarity metric or string distance function)是度量两个文本字符串之间的距离的度量，用于近似字符串匹配或比较以及模糊字符串搜索。 字符串度量的一个要求是满足三角形不等式。 以下介绍一些常用的字符串度量： Levenshtein distance：也称编辑距离(edit distan
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今天在跑monocle2，出图时报了个错 Fibroref5k <- setOrderingFilter(Fibroref5k, disp.genes) p1 <- plot_ordering_genes(Fibroref5k) p1 Error in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)) : X11 font -adob
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本文向大家介绍详解Python 字符串相似性的几种度量方法，包括了详解Python 字符串相似性的几种度量方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 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
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如何获得一个字符串与Python中的另一个字符串相似的概率？ 我想得到一个十进制值，如0.9（意味着90%）等。最好使用标准Python和库。 e、 g。
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问题内容： 在哪里可以找到比levenshtein（）和php same_text（）方法更准确地估计错位字符的拼写的算法？ 例： /乔纳斯 问题答案： 这是我提出的解决方案。它基于蒂姆的建议，即比较后续角色的顺序。一些结果： jonas / jonax : 0.8 jonas / sjona : 0.68 jonas / sjonas : 0.66 jonas / asjon : 0.52 jo
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我使用Levenshtein算法来查找两个字符串之间的相似性。这是我正在制作的程序的一个非常重要的部分，所以它需要有效。问题是算法没有发现以下示例相似： CONAIR AIRCON 编辑：我还研究了“Damerau-Levenshtein”算法，它增加了换位。问题是这种转换只针对相邻的字符（而不是多个字符）。
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问题内容： 是否有用于计算一对句子的语义相似性评分的库？ 我知道WordNet的语义数据库，以及如何生成2个单词的分数，但是我正在寻找可以对整个句子和输出执行所有预处理任务（例如端口阻止，停止单词删除等）的库两个句子之间的相关程度得分。 我发现使用.NET框架编写的工作正在进行中，该框架使用一系列预处理步骤来计算分数。有没有在python中执行此操作的项目？ 我不是在寻找可以帮助我找到分数的操作序
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本文向大家介绍php比较相似字符串的方法，包括了php比较相似字符串的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了php比较相似字符串的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 这里通过php的similar_text函数比较两个字符串的相似性。 希望本文所述对大家的php程序设计有所帮助。