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Python檢測(cè)兩個(gè)文本文件相似性的三種方法_python_腳本之家

如果需要快速計(jì)算短文本的相似性,可以使用 Levenshtein 距離或 Jaccard 相似度。如果需要處理長(zhǎng)文本并考慮詞頻信息,可以使用余弦相似度或 TF-IDF 相似度。如果需要考慮語義信息,可以使用 Word2Vec 或 BERT。到此這篇關(guān)于Python檢測(cè)兩個(gè)文本文件相似性的三種方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python檢測(cè)

www.dbjr.com.cn/python/337644t...htm 2025-6-10

pip install python-Levenshtein失敗的解決_python_腳本之家

很多情況下pip install xxxx失敗的情況下,可以到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下載相應(yīng)的.whl文件,然后打開cmd,輸入pip install xxx.whl即可。例如:pip install python-Levenshtein出錯(cuò) 可以到上述網(wǎng)站下載python_Levenshtein?0.12.2?cp37?cp37m?win_amd64.whl,其中cp指的是python的版本。

www.dbjr.com.cn/article/2761...htm 2025-6-12

Python文本相似性計(jì)算之編輯距離詳解_python_腳本之家

Python中的Levenshtein包可以方便的計(jì)算編輯距離包的安裝:pip install python-Levenshtein 我們來使用下: 1 2 3 4 5 # -*- coding:utf-8 -*- importLevenshtein texta='艾倫圖靈傳' textb='艾倫?圖靈傳' printLevenshtein.distance(texta,textb) 上面的程序執(zhí)行結(jié)果為3,但是只改了一個(gè)字符,為什么會(huì)發(fā)生...

www.dbjr.com.cn/article/984...htm 2025-6-1

詳解Python 字符串相似性的幾種度量方法_python_腳本之家

# sim = Levenshtein.hamming(str1, str2) # print 'hamming similarity: ', sim # 3. 編輯距離,描述由一個(gè)字串轉(zhuǎn)化成另一個(gè)字串最少的操作次數(shù),在其中的操作包括插入、刪除、替換 sim=Levenshtein.distance(str1, str2) print'Levenshtein similarity: ', sim # 4.計(jì)算萊文斯坦比 sim=Levenshtein.ratio(...

www.dbjr.com.cn/article/1687...htm 2025-6-9

Python+fuzzywuzzy計(jì)算兩個(gè)字符串之間的相似度_python_腳本之家

fuzzywuzzy 可以計(jì)算兩個(gè)字符串之間的相似度,它依據(jù) Levenshtein Distance 算法來進(jìn)行計(jì)算。該算法又叫 Edit Distance 算法,是指兩個(gè)字符串之間,由一個(gè)轉(zhuǎn)成另一個(gè)所需要的最少編輯操作次數(shù)。許可的編輯操作包括將一個(gè)字符替換成另一個(gè)字符,插入一個(gè)字符,刪除一個(gè)字符。一般來說,編輯距離越小,兩個(gè)串的相似度越高。

www.dbjr.com.cn/article/2638...htm 2025-6-8

python腳本實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證碼識(shí)別_python_腳本之家

分割完成后,對(duì)于識(shí)別,目前有幾種方法?？梢员闅v圖片的每一個(gè)像素點(diǎn),獲取像素值,得到一個(gè)字符串,將該字符串與模板的字符串進(jìn)行比較,計(jì)算漢明距離或者編輯距離(即兩個(gè)字符串的差異度),可用Python-Levenshtein庫(kù)來實(shí)現(xiàn)。我采用的是比較特征向量來進(jìn)行識(shí)別的。首先設(shè)定了4個(gè)豎直特征向量,分別計(jì)算第0、2、4、6列每一...

www.dbjr.com.cn/article/1416...htm 2025-5-28

Python應(yīng)用庫(kù)大全總結(jié)_python_腳本之家

difflib – (Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù))幫助進(jìn)行差異化比較。 Levenshtein – 快速計(jì)算Levenshtein距離和字符串相似度。 fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。 esmre – 正則表達(dá)式加速器。 ftfy – 自動(dòng)整理Unicode文本,減少碎片化。自然語言處理處理人類語言問題的庫(kù)。 NLTK -編寫Python程序來處理人類語言數(shù)據(jù)的最好平臺(tái)。

www.dbjr.com.cn/article/1411...htm 2025-5-29

Python常用庫(kù)大全及簡(jiǎn)要說明_python_腳本之家

Levenshtein:快速計(jì)算編輯距離以及字符串的相似度。官網(wǎng) pangu.py:在中日韓語字符和數(shù)字字母之間添加空格。官網(wǎng) pypinyin:漢字拼音轉(zhuǎn)換工具 Python 版。官網(wǎng) shortuuid:一個(gè)生成器庫(kù),用以生成簡(jiǎn)潔的,明白的,URL 安全的 UUID。官網(wǎng) simplejson:Python 的 JSON 編碼、解碼器。官網(wǎng) ...

www.dbjr.com.cn/article/1787...htm 2025-6-9

你可能不知道的Python 技巧小結(jié)_python_腳本之家

這個(gè)非常簡(jiǎn)單的包通過提取當(dāng)前用戶的登錄名,可以提示用戶輸入密碼。但是須注意,并非每個(gè)系統(tǒng)都支持隱藏密碼。Python 會(huì)嘗試警告你,因此切記在命令行中閱讀警告信息。 12、查找單詞/字符串的相近匹配現(xiàn)在,關(guān)于 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中一些晦澀難懂的特性。如果你發(fā)現(xiàn)自己需要使用Levenshtein distance【2】之類的東西,來查找某些輸...

www.dbjr.com.cn/article/1791...htm 2025-5-21

使用Python檢測(cè)文章抄襲及去重算法原理解析_python_腳本之家

HashDBMemory 類:基于Python的dict實(shí)現(xiàn),可用于中等數(shù)量(只要Python的dict不報(bào)內(nèi)存錯(cuò)誤)的文本去重。這兩個(gè)類都具有g(shù)et()和put()兩個(gè)方法,如果你想用Redis或MySQL等其它數(shù)據(jù)庫(kù)來實(shí)現(xiàn)HashDB,可以參照這兩個(gè)類的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。 HashDBLeveldb類的實(shí)現(xiàn) HashDBMemory類的實(shí)現(xiàn) ...

www.dbjr.com.cn/article/1631...htm 2019-6-14