利用levenshtein距离[闭]的两个整文本相似度
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levenshtein距离有一个最大值，即最大值。两个输入字符串的长度。事情不会比这更糟了。因此，两个字符串a和b的归一化相似度指数(0=坏，1=匹配）可以计算为1-距离（a,b）/max（a.length,b.length）。
从a文件中拿一个句子，你说过你会把这个和B文件中的每个句子进行比较，我猜你是在从B文件中寻找一个距离最小（即相似度指数最高）的句子。
简单地计算所有这些‘最小相似指数’的平均值。这应该能让你对两篇课文的相似度有个粗略的估计。
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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： 在Python + Sqlite中是否有可用的字符串相似性度量，例如与模块有关？ 用例示例： 此查询应匹配ID为1的行，但不匹配ID为2的行： 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
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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：
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我想从多个文件做数百万条记录的模糊匹配。我为此确定了两种算法：Jaro-Winkler和Levenshtein编辑距离。
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问题内容： 我用Java实现了Levenshtein算法，现在可以通过算法进行更正，也就是成本。这确实有一点帮助，但并没有太大帮助，因为我希望将结果表示为百分比。 所以我想知道如何计算那些相似点。 我也想知道你们的人民是如何做的以及为什么。 问题答案： 两个字符串之间的Levenshtein距离定义为将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑次数，允许的编辑操作为单个字符的插入，删除或替换。（维
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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