在Python + Sqlite中是否有可用的字符串相似性度量,例如与sqlite3
模块有关?
用例示例:
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(':memory:')
c = conn.cursor()
c.execute('CREATE TABLE mytable (id integer, description text)')
c.execute('INSERT INTO mytable VALUES (1, "hello world, guys")')
c.execute('INSERT INTO mytable VALUES (2, "hello there everybody")')
此查询应匹配ID为1的行,但不匹配ID为2的行:
c.execute('SELECT * FROM mytable WHERE dist(description, "He lo wrold gyus") < 6')
如何在Sqlite + Python中做到这一点?
关于我到目前为止发现的注释:
该Levenshtein距离,即单字符编辑(插入,删除或替换)的最小数量需要改变一个字到另一个,可能是有用的,但我不知道是否SQLite中存在的正式实施(我看到一些自定义的实现,如这一个)
所述Damerau-的Levenshtein是相同的,除了它也允许两个相邻字符之间换位; 也称为编辑距离
我知道可以自己定义一个函数,但是实现这样的距离将是不容易的(对数据库进行超高效的自然语言处理比较确实是不容易的),这就是为什么我想查看Python / Sqlite是否已经具有这样的功能一个工具
Sqlite具有FTS(全文搜索)功能:FTS3,FTS4,FTS5
CREATE VIRTUAL TABLE enrondata1 USING fts3(content TEXT); /* FTS3 table */
CREATE TABLE enrondata2(content TEXT); / Ordinary table /
SELECT count() FROM enrondata1 WHERE content MATCH ‘linux’; / 0.03 seconds /
SELECT count(
) FROM enrondata2 WHERE content LIKE ‘%linux%’; / 22.5 seconds /
但是我找不到具有这样的“相似距离”的字符串比较,FTS的功能,MATCH
或者NEAR
似乎没有字母变化的相似性度量等。
SQLite的FTS引擎基于令牌-搜索引擎尝试匹配的关键字。
可以使用多种令牌生成器,但是它们相对简单。“简单”令牌生成器仅将每个单词拆分并小写:例如,在字符串“快速的棕色狐狸跳过懒狗”中,单词“
jumps”将匹配,但不匹配“ jump”。“ porter”令牌生成器要先进一些,它去除了单词的共轭,因此“ jumps”和“
jumping”将匹配, 但是像“ jmups”这样的错字将不 匹配 。
遗憾的是,后者(无法找到与“跳转”相似的“ jmups”事实)使它对我的用例不切实际。
这是一个现成的示例test.py
:
import sqlite3
db = sqlite3.connect(':memory:')
db.enable_load_extension(True)
db.load_extension('./spellfix') # for Linux
#db.load_extension('./spellfix.dll') # <-- UNCOMMENT HERE FOR WINDOWS
db.enable_load_extension(False)
c = db.cursor()
c.execute('CREATE TABLE mytable (id integer, description text)')
c.execute('INSERT INTO mytable VALUES (1, "hello world, guys")')
c.execute('INSERT INTO mytable VALUES (2, "hello there everybody")')
c.execute('SELECT * FROM mytable WHERE editdist3(description, "hel o wrold guy") < 600')
print c.fetchall()
# Output: [(1, u'hello world, guys')]
重要说明:距离editdist3已标准化,因此
值100用于插入和删除,值150用于替换
下载https://sqlite.org/2016/sqlite-src-3110100.zip,https://sqlite.org/2016/sqlite-amalgamation-3110100.zip和解压他们
从此处替换C:\Python27\DLLs\sqlite3.dll
为新的sqlite3.dll。如果跳过此步骤,您将在以后得到sqlite3.OperationalError: The specified procedure could not be found
跑:
call "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\vcvarsall.bat"
要么
call "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\vcvarsall.bat" x64
cl /I sqlite-amalgamation-3110100/ sqlite-src-3110100/ext/misc/spellfix.c /link /DLL /OUT:spellfix.dll
python test.py
(使用MinGW,这将是:gcc -g -shared spellfix.c -I ~/sqlite-amalgation-3230100/ -o spellfix.dll
)
apt-get -y install unzip build-essential libsqlite3-dev
wget https://sqlite.org/2016/sqlite-src-3110100.zip
unzip sqlite-src-3110100.zip
gcc -shared -fPIC -Wall -Isqlite-src-3110100 sqlite-src-3110100/ext/misc/spellfix.c -o spellfix.so
python test.py
如果您的发行版的Python有点旧,它将需要另一种方法。由于sqlite3
模块是内置在Python中的,因此对其进行升级似乎并不容易(pip install --upgrade pysqlite
仅升级pysqlite模块,而不升级底层SQLite库)。因此,此方法例如在ifimport sqlite3; print sqlite3.sqlite_version
为3.8.2的情况下有效:
wget https://www.sqlite.org/src/tarball/27392118/SQLite-27392118.tar.gz
tar xvfz SQLite-27392118.tar.gz
cd SQLite-27392118 ; sh configure ; make sqlite3.c ; cd ..
gcc -g -fPIC -shared SQLite-27392118/ext/misc/spellfix.c -I SQLite-27392118/src/ -o spellfix.so
python test.py # [(1, u'hello world, guys')]
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)。
本文向大家介绍编辑距离相关面试题,主要包含被问及编辑距离时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 概念 编辑距离的作用主要是用来比较两个字符串的相似度的 编辑距离,又称Levenshtein距离(莱文斯坦距离也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,
本文向大家介绍Python文本相似性计算之编辑距离详解,包括了Python文本相似性计算之编辑距离详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 编辑距离 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大。 例
我正在使用AWS Athena,我正在尝试合并具有特定列且levenshtein_distance值小于5的所有行,并将归一化百分比相加。 该表的结构如下:
问题内容: 我想比较两个字符串并得到一些分数,它们看起来有多相似。例如 “句子几乎相似” 和 “句子相似” 。 我不熟悉Java中的现有方法,但是对于PHP我知道levenshtein函数。 Java中有更好的方法吗? 问题答案: Levensthein距离 是 衡量相似弦 长 的量度。或者,更确切地说,必须进行几次更改才能使它们相同。 该算法在Wikipedia上可用伪代码提供。将其转换为Jav