Comment « difflib » de Python peut-il calculer efficacement la similarité des chaînes ?

Obtention de métriques de similarité de chaînes en Python

La détermination de la similarité entre les chaînes est une tâche cruciale dans diverses applications de traitement du langage naturel. Python propose des bibliothèques robustes pour vous aider dans cette entreprise.

Approche :

Pour calculer la métrique de similarité entre deux chaînes, le module difflib fournit le Classe SéquenceMatcher. Cette classe évalue la similarité entre deux séquences (des chaînes dans ce cas) à l'aide de différents algorithmes, y compris l'algorithme de sous-séquence commune la plus longue (LCS).

Mise en œuvre :

from difflib import SequenceMatcher

def similar(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

La fonction similaire accepte deux chaînes, a et b, et renvoie une valeur décimale représentant la similarité entre eux, allant de 0 (pas de similarité) à 1 (similitude parfaite).

Utilisation :

print(similar("Apple", "Appel"))  # Expected output: 0.8 (high similarity)
print(similar("Apple", "Mango"))  # Expected output: 0.0 (low similarity)

Dans cet exemple, la similitude entre « Apple » et « Appel » est élevée, indiquant une forte probabilité de similitude, tandis que la similitude entre "Apple" et "Mango" sont faibles, ce qui indique une faible probabilité de similitude.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!