Python中的字符串相似度

以下是Python中的字符串相似度的完整攻略：

1. 字符串相似度的定义

字符串相似度指的是两个字符串之间的相似程度。在实际应用中，常常需要对两个字符串进行比较，以确定它们的相似程度。字符串相似度是利用算法对两个字符串进行处理，得出它们之间的相似程度，一般用数值表示。

2. 字符串相似度的计算方法

字符串相似度的计算方法有很多，以下是几种常用的方法：

2.1 汉明距离

汉明距离指的是两个字符串对应位置不同字符的个数。例如：字符串A为0101011，字符串B为1100010，则它们的汉明距离为3。汉明距离计算方法如下：

def hamming_distance(s1, s2):
    """
    计算两个字符串的汉明距离
    """
    if len(s1) != len(s2):
        return None
    return sum(ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2))

2.2 编辑距离

编辑距离指的是将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少操作次数，包括插入、删除、替换操作。例如：字符串A为kitten，字符串B为sitting，则它们的编辑距离为3。编辑距离计算方法如下：

def edit_distance(s1, s2):
    """
    计算两个字符串的编辑距离
    """
    len1, len2 = len(s1), len(s2)
    dp = [[0] * (len2+1) for _ in range(len1+1)]
    for i in range(len1+1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(len2+1):
        dp[0][j] = j
    for i in range(1, len1+1):
        for j in range(1, len2+1):
            if s1[i-1] == s2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1
    return dp[len1][len2]

2.3 余弦相似度

余弦相似度是指两个向量之间的夹角余弦值，它是将向量空间中的点转化为向量后，使用向量之间的夹角余弦值作为衡量两个点之间的距离。余弦相似度计算方法如下：

import math

def cosine_similarity(s1, s2):
    """
    计算两个字符串的余弦相似度
    """
    def word_frequency(name):
        # 将字符串中的单词按照出现次数降序排列
        # 返回一个字典，键为单词，值为出现次数
        words = name.split()
        freq_dict = dict()
        for word in words:
            freq_dict[word] = freq_dict.get(word,0) + 1
        return freq_dict

    # 计算词频
    freq1 = word_frequency(s1)
    freq2 = word_frequency(s2)
    # 构建词频向量
    intersection = set(freq1.keys()) & set(freq2.keys())
    numerator = sum([freq1[x] * freq2[x] for x in intersection])

    sum1 = sum([pow(freq1[x], 2) for x in freq1.keys()])
    sum2 = sum([pow(freq2[x], 2) for x in freq2.keys()])
    denominator = math.sqrt(sum1) * math.sqrt(sum2)
    if not denominator:
        return 0.0
    else:
        return float(numerator) / denominator

3. 示例说明

下面举两个字符串相似度计算的示例：

3.1 汉明距离

>>> s1 = '0101011'
>>> s2 = '1100010'
>>> hamming_distance(s1, s2)
3

3.2 编辑距离

>>> s1 = 'kitten'
>>> s2 = 'sitting'
>>> edit_distance(s1, s2)
3

3.3 余弦相似度

>>> s1 = '我今天吃了一个苹果'
>>> s2 = '昨天我吃了一个梨'
>>> cosine_similarity(s1, s2)
0.2672612419124244

以上就是Python中的字符串相似度的完整攻略。