通常提案されているもの (レーベンシュタイン距離、soundex など) よりも、可変長文字列でより良い結果をもたらす文字列類似性アルゴリズムを探しています。
例えば、
与えられた文字列 A: "Robert",
ストリング B: "Amy Robertson"
よりも良い一致だろう
文字列C：「リチャード」
また、できれば、このアルゴリズムは言語にとらわれないようにする必要があります (英語以外の言語でも機能します)。
marzagao
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159
Catalysoft の Simon White は、隣接する文字のペアを比較する非常に巧妙なアルゴリズムに関する記事を書きました。これは、私の目的に非常に適しています。
http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
Simon はアルゴリズムの Java バージョンを持っており、以下にその PL/Ruby バージョンを書きました (Mark Wong-VanHaren による関連するフォーラム エントリー コメントで行われたプレーン Ruby バージョンから取得)。
CREATE FUNCTION string_similarity(str1 varchar, str2 varchar)
RETURNS float8 AS '
str1.downcase!
pairs1 = (0..str1.length-2).collect {|i| str1[i,2]}.reject {
|pair| pair.include? " "}
str2.downcase!
pairs2 = (0..str2.length-2).collect {|i| str2[i,2]}.reject {
|pair| pair.include? " "}
union = pairs1.size + pairs2.size
intersection = 0
pairs1.each do |p1|
0.upto(pairs2.size-1) do |i|
if p1 == pairs2[i]
intersection += 1
pairs2.slice!(i)
break
end
end
end
(2.0 * intersection) / union
' LANGUAGE 'plruby';
魔法のように動作します！
于 2009-03-17T06:15:31.830 に答える
77
マルザガンの答えは素晴らしいです。私はそれをC＃に変換したので、ここに投稿すると思いました：
/// <summary>
/// This class implements string comparison algorithm
/// based on character pair similarity
/// Source: http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
/// </summary>
public class SimilarityTool
{
/// <summary>
/// Compares the two strings based on letter pair matches
/// </summary>
/// <param name="str1"></param>
/// <param name="str2"></param>
/// <returns>The percentage match from 0.0 to 1.0 where 1.0 is 100%</returns>
public double CompareStrings(string str1, string str2)
{
List<string> pairs1 = WordLetterPairs(str1.ToUpper());
List<string> pairs2 = WordLetterPairs(str2.ToUpper());
int intersection = 0;
int union = pairs1.Count + pairs2.Count;
for (int i = 0; i < pairs1.Count; i++)
{
for (int j = 0; j < pairs2.Count; j++)
{
if (pairs1[i] == pairs2[j])
{
intersection++;
pairs2.RemoveAt(j);//Must remove the match to prevent "GGGG" from appearing to match "GG" with 100% success
break;
}
}
}
return (2.0 * intersection) / union;
}
/// <summary>
/// Gets all letter pairs for each
/// individual word in the string
/// </summary>
/// <param name="str"></param>
/// <returns></returns>
private List<string> WordLetterPairs(string str)
{
List<string> AllPairs = new List<string>();
// Tokenize the string and put the tokens/words into an array
string[] Words = Regex.Split(str, @"\s");
// For each word
for (int w = 0; w < Words.Length; w++)
{
if (!string.IsNullOrEmpty(Words[w]))
{
// Find the pairs of characters
String[] PairsInWord = LetterPairs(Words[w]);
for (int p = 0; p < PairsInWord.Length; p++)
{
AllPairs.Add(PairsInWord[p]);
}
}
}
return AllPairs;
}
/// <summary>
/// Generates an array containing every
/// two consecutive letters in the input string
/// </summary>
/// <param name="str"></param>
/// <returns></returns>
private string[] LetterPairs(string str)
{
int numPairs = str.Length - 1;
string[] pairs = new string[numPairs];
for (int i = 0; i < numPairs; i++)
{
pairs[i] = str.Substring(i, 2);
}
return pairs;
}
}
于 2009-11-02T21:14:06.863 に答える
44
これは、Pythonで書かれた マルザガオの答えの別のバージョンです。
def get_bigrams(string):
"""
Take a string and return a list of bigrams.
"""
s = string.lower()
return [s[i:i+2] for i in list(range(len(s) - 1))]
def string_similarity(str1, str2):
"""
Perform bigram comparison between two strings
and return a percentage match in decimal form.
"""
pairs1 = get_bigrams(str1)
pairs2 = get_bigrams(str2)
union = len(pairs1) + len(pairs2)
hit_count = 0
for x in pairs1:
for y in pairs2:
if x == y:
hit_count += 1
break
return (2.0 * hit_count) / union
if __name__ == "__main__":
"""
Run a test using the example taken from:
http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
"""
w1 = 'Healed'
words = ['Heard', 'Healthy', 'Help', 'Herded', 'Sealed', 'Sold']
for w2 in words:
print('Healed --- ' + w2)
print(string_similarity(w1, w2))
print()
于 2011-07-28T13:18:52.397 に答える
21
John Rutledge の回答の短縮版:
def get_bigrams(string):
'''
Takes a string and returns a list of bigrams
'''
s = string.lower()
return {s[i:i+2] for i in xrange(len(s) - 1)}
def string_similarity(str1, str2):
'''
Perform bigram comparison between two strings
and return a percentage match in decimal form
'''
pairs1 = get_bigrams(str1)
pairs2 = get_bigrams(str2)
return (2.0 * len(pairs1 & pairs2)) / (len(pairs1) + len(pairs2))
于 2013-01-31T17:07:59.920 に答える
17
これは、Simon White による、提案された StrikeAMatch アルゴリズムの PHP 実装です。利点（リンクにあるように）は次のとおりです。
字句の類似性を真に反映したもの- 小さな違いのある文字列は類似していると認識されるべきです。特に、重大な部分文字列の重複は、文字列間の類似度が高いことを示しているはずです。
語順の変更に対する堅牢性- 同じ単語を含むが順序が異なる 2 つの文字列は、類似していると認識される必要があります。一方、一方の文字列が他方に含まれる文字の単なるランダムなアナグラムである場合、(通常は) 類似していないと認識されます。
言語への非依存性 - アルゴリズムは英語だけでなく、さまざまな言語で機能する必要があります。
<?php
/**
* LetterPairSimilarity algorithm implementation in PHP
* @author Igal Alkon
* @link http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
*/
class LetterPairSimilarity
{
/**
* @param $str
* @return mixed
*/
private function wordLetterPairs($str)
{
$allPairs = array();
// Tokenize the string and put the tokens/words into an array
$words = explode(' ', $str);
// For each word
for ($w = 0; $w < count($words); $w++)
{
// Find the pairs of characters
$pairsInWord = $this->letterPairs($words[$w]);
for ($p = 0; $p < count($pairsInWord); $p++)
{
$allPairs[] = $pairsInWord[$p];
}
}
return $allPairs;
}
/**
* @param $str
* @return array
*/
private function letterPairs($str)
{
$numPairs = mb_strlen($str)-1;
$pairs = array();
for ($i = 0; $i < $numPairs; $i++)
{
$pairs[$i] = mb_substr($str,$i,2);
}
return $pairs;
}
/**
* @param $str1
* @param $str2
* @return float
*/
public function compareStrings($str1, $str2)
{
$pairs1 = $this->wordLetterPairs(strtoupper($str1));
$pairs2 = $this->wordLetterPairs(strtoupper($str2));
$intersection = 0;
$union = count($pairs1) + count($pairs2);
for ($i=0; $i < count($pairs1); $i++)
{
$pair1 = $pairs1[$i];
$pairs2 = array_values($pairs2);
for($j = 0; $j < count($pairs2); $j++)
{
$pair2 = $pairs2[$j];
if ($pair1 === $pair2)
{
$intersection++;
unset($pairs2[$j]);
break;
}
}
}
return (2.0*$intersection)/$union;
}
}
于 2012-09-04T11:43:27.910 に答える
14
この議論は本当に役に立ちました、ありがとう。Excelで使用するためにアルゴリズムをVBAに変換し、ワークシート関数のいくつかのバージョンを作成しました。1つは文字列のペアを簡単に比較するためのもので、もう1つは1つの文字列を文字列の範囲/配列と比較するためのものです。strSimLookupバージョンは、文字列、配列インデックス、または類似性メトリックとして最後に一致したものを返します。
この実装は、Simon WhiteのWebサイトのAmazonの例にリストされているものと同じ結果を生成しますが、スコアの低い一致に関するいくつかのマイナーな例外があります。違いがどこにあるのかわからない場合は、VBAの分割機能である可能性がありますが、目的に応じて正常に機能しているため、調査していません。
'Implements functions to rate how similar two strings are on
'a scale of 0.0 (completely dissimilar) to 1.0 (exactly similar)
'Source: http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
'Author: Bob Chatham, bob.chatham at gmail.com
'9/12/2010
Option Explicit
Public Function stringSimilarity(str1 As String, str2 As String) As Variant
'Simple version of the algorithm that computes the similiarity metric
'between two strings.
'NOTE: This verision is not efficient to use if you're comparing one string
'with a range of other values as it will needlessly calculate the pairs for the
'first string over an over again; use the array-optimized version for this case.
Dim sPairs1 As Collection
Dim sPairs2 As Collection
Set sPairs1 = New Collection
Set sPairs2 = New Collection
WordLetterPairs str1, sPairs1
WordLetterPairs str2, sPairs2
stringSimilarity = SimilarityMetric(sPairs1, sPairs2)
Set sPairs1 = Nothing
Set sPairs2 = Nothing
End Function
Public Function strSimA(str1 As Variant, rRng As Range) As Variant
'Return an array of string similarity indexes for str1 vs every string in input range rRng
Dim sPairs1 As Collection
Dim sPairs2 As Collection
Dim arrOut As Variant
Dim l As Long, j As Long
Set sPairs1 = New Collection
WordLetterPairs CStr(str1), sPairs1
l = rRng.Count
ReDim arrOut(1 To l)
For j = 1 To l
Set sPairs2 = New Collection
WordLetterPairs CStr(rRng(j)), sPairs2
arrOut(j) = SimilarityMetric(sPairs1, sPairs2)
Set sPairs2 = Nothing
Next j
strSimA = Application.Transpose(arrOut)
End Function
Public Function strSimLookup(str1 As Variant, rRng As Range, Optional returnType) As Variant
'Return either the best match or the index of the best match
'depending on returnTYype parameter) between str1 and strings in rRng)
' returnType = 0 or omitted: returns the best matching string
' returnType = 1 : returns the index of the best matching string
' returnType = 2 : returns the similarity metric
Dim sPairs1 As Collection
Dim sPairs2 As Collection
Dim metric, bestMetric As Double
Dim i, iBest As Long
Const RETURN_STRING As Integer = 0
Const RETURN_INDEX As Integer = 1
Const RETURN_METRIC As Integer = 2
If IsMissing(returnType) Then returnType = RETURN_STRING
Set sPairs1 = New Collection
WordLetterPairs CStr(str1), sPairs1
bestMetric = -1
iBest = -1
For i = 1 To rRng.Count
Set sPairs2 = New Collection
WordLetterPairs CStr(rRng(i)), sPairs2
metric = SimilarityMetric(sPairs1, sPairs2)
If metric > bestMetric Then
bestMetric = metric
iBest = i
End If
Set sPairs2 = Nothing
Next i
If iBest = -1 Then
strSimLookup = CVErr(xlErrValue)
Exit Function
End If
Select Case returnType
Case RETURN_STRING
strSimLookup = CStr(rRng(iBest))
Case RETURN_INDEX
strSimLookup = iBest
Case Else
strSimLookup = bestMetric
End Select
End Function
Public Function strSim(str1 As String, str2 As String) As Variant
Dim ilen, iLen1, ilen2 As Integer
iLen1 = Len(str1)
ilen2 = Len(str2)
If iLen1 >= ilen2 Then ilen = ilen2 Else ilen = iLen1
strSim = stringSimilarity(Left(str1, ilen), Left(str2, ilen))
End Function
Sub WordLetterPairs(str As String, pairColl As Collection)
'Tokenize str into words, then add all letter pairs to pairColl
Dim Words() As String
Dim word, nPairs, pair As Integer
Words = Split(str)
If UBound(Words) < 0 Then
Set pairColl = Nothing
Exit Sub
End If
For word = 0 To UBound(Words)
nPairs = Len(Words(word)) - 1
If nPairs > 0 Then
For pair = 1 To nPairs
pairColl.Add Mid(Words(word), pair, 2)
Next pair
End If
Next word
End Sub
Private Function SimilarityMetric(sPairs1 As Collection, sPairs2 As Collection) As Variant
'Helper function to calculate similarity metric given two collections of letter pairs.
'This function is designed to allow the pair collections to be set up separately as needed.
'NOTE: sPairs2 collection will be altered as pairs are removed; copy the collection
'if this is not the desired behavior.
'Also assumes that collections will be deallocated somewhere else
Dim Intersect As Double
Dim Union As Double
Dim i, j As Long
If sPairs1.Count = 0 Or sPairs2.Count = 0 Then
SimilarityMetric = CVErr(xlErrNA)
Exit Function
End If
Union = sPairs1.Count + sPairs2.Count
Intersect = 0
For i = 1 To sPairs1.Count
For j = 1 To sPairs2.Count
If StrComp(sPairs1(i), sPairs2(j)) = 0 Then
Intersect = Intersect + 1
sPairs2.Remove j
Exit For
End If
Next j
Next i
SimilarityMetric = (2 * Intersect) / Union
End Function
于 2010-09-13T05:10:46.467 に答える
12
申し訳ありませんが、答えは著者によって発明されたものではありません。これは、Digital Equipment Corporation によって最初に発表されたよく知られたアルゴリズムであり、シングリングと呼ばれることがよくあります。
http://www.hpl.hp.com/techreports/Compaq-DEC/SRC-TN-1997-015.pdf
于 2015-02-26T13:51:24.540 に答える
10
美しい Scala のバージョン:
def pairDistance(s1: String, s2: String): Double = {
def strToPairs(s: String, acc: List[String]): List[String] = {
if (s.size < 2) acc
else strToPairs(s.drop(1),
if (s.take(2).contains(" ")) acc else acc ::: List(s.take(2)))
}
val lst1 = strToPairs(s1.toUpperCase, List())
val lst2 = strToPairs(s2.toUpperCase, List())
(2.0 * lst2.intersect(lst1).size) / (lst1.size + lst2.size)
}
于 2013-06-03T14:10:59.927 に答える
10
Simon White のアルゴリズムを PL/pgSQL に翻訳しました。これが私の貢献です。
<!-- language: lang-sql -->
create or replace function spt1.letterpairs(in p_str varchar)
returns varchar as
$$
declare
v_numpairs integer := length(p_str)-1;
v_pairs varchar[];
begin
for i in 1 .. v_numpairs loop
v_pairs[i] := substr(p_str, i, 2);
end loop;
return v_pairs;
end;
$$ language 'plpgsql';
--===================================================================
create or replace function spt1.wordletterpairs(in p_str varchar)
returns varchar as
$$
declare
v_allpairs varchar[];
v_words varchar[];
v_pairsinword varchar[];
begin
v_words := regexp_split_to_array(p_str, '[[:space:]]');
for i in 1 .. array_length(v_words, 1) loop
v_pairsinword := spt1.letterpairs(v_words[i]);
if v_pairsinword is not null then
for j in 1 .. array_length(v_pairsinword, 1) loop
v_allpairs := v_allpairs || v_pairsinword[j];
end loop;
end if;
end loop;
return v_allpairs;
end;
$$ language 'plpgsql';
--===================================================================
create or replace function spt1.arrayintersect(ANYARRAY, ANYARRAY)
returns anyarray as
$$
select array(select unnest($1) intersect select unnest($2))
$$ language 'sql';
--===================================================================
create or replace function spt1.comparestrings(in p_str1 varchar, in p_str2 varchar)
returns float as
$$
declare
v_pairs1 varchar[];
v_pairs2 varchar[];
v_intersection integer;
v_union integer;
begin
v_pairs1 := wordletterpairs(upper(p_str1));
v_pairs2 := wordletterpairs(upper(p_str2));
v_union := array_length(v_pairs1, 1) + array_length(v_pairs2, 1);
v_intersection := array_length(arrayintersect(v_pairs1, v_pairs2), 1);
return (2.0 * v_intersection / v_union);
end;
$$ language 'plpgsql';
于 2011-11-20T17:50:36.103 に答える
9
文字列類似性メトリックには、文字列比較で使用されるさまざまなメトリックの概要が含まれています（Wikipediaにも概要があります）。これらのメトリックの多くは、ライブラリsimmetricsに実装されています。
与えられた概要に含まれていないメトリックのさらに別の例は、たとえば、圧縮距離（コルモゴロフの複雑さを近似しようとする）です。これは、提示したテキストよりも少し長いテキストに使用できます。
また、自然言語処理のはるかに広い主題を見ることを検討するかもしれません。これらのRパッケージを使用すると、すぐに始めることができます（または少なくともいくつかのアイデアを提供できます）。
そして最後の編集-SOでこの主題に関する他の質問を検索してください。関連する質問がかなりあります。
于 2009-03-17T07:22:48.300 に答える
9
アルゴリズムのより高速な PHP バージョン:
/**
*
* @param $str
* @return mixed
*/
private static function wordLetterPairs ($str)
{
$allPairs = array();
// Tokenize the string and put the tokens/words into an array
$words = explode(' ', $str);
// For each word
for ($w = 0; $w < count($words); $w ++) {
// Find the pairs of characters
$pairsInWord = self::letterPairs($words[$w]);
for ($p = 0; $p < count($pairsInWord); $p ++) {
$allPairs[$pairsInWord[$p]] = $pairsInWord[$p];
}
}
return array_values($allPairs);
}
/**
*
* @param $str
* @return array
*/
private static function letterPairs ($str)
{
$numPairs = mb_strlen($str) - 1;
$pairs = array();
for ($i = 0; $i < $numPairs; $i ++) {
$pairs[$i] = mb_substr($str, $i, 2);
}
return $pairs;
}
/**
*
* @param $str1
* @param $str2
* @return float
*/
public static function compareStrings ($str1, $str2)
{
$pairs1 = self::wordLetterPairs(mb_strtolower($str1));
$pairs2 = self::wordLetterPairs(mb_strtolower($str2));
$union = count($pairs1) + count($pairs2);
$intersection = count(array_intersect($pairs1, $pairs2));
return (2.0 * $intersection) / $union;
}
私が持っていたデータ (約 2300 回の比較) では、実行時間はIgal Alkonソリューションで 0.58 秒でしたが、私のソリューションでは 0.35 秒でした。
于 2013-03-14T13:20:36.813 に答える
6
これらのアルゴリズムに触発された、C99でのmarzagaoの回答の投稿
double dice_match(const char *string1, const char *string2) {
//check fast cases
if (((string1 != NULL) && (string1[0] == '\0')) ||
((string2 != NULL) && (string2[0] == '\0'))) {
return 0;
}
if (string1 == string2) {
return 1;
}
size_t strlen1 = strlen(string1);
size_t strlen2 = strlen(string2);
if (strlen1 < 2 || strlen2 < 2) {
return 0;
}
size_t length1 = strlen1 - 1;
size_t length2 = strlen2 - 1;
double matches = 0;
int i = 0, j = 0;
//get bigrams and compare
while (i < length1 && j < length2) {
char a[3] = {string1[i], string1[i + 1], '\0'};
char b[3] = {string2[j], string2[j + 1], '\0'};
int cmp = strcmpi(a, b);
if (cmp == 0) {
matches += 2;
}
i++;
j++;
}
return matches / (length1 + length2);
}
元の記事に基づくいくつかのテスト:
#include <stdio.h>
void article_test1() {
char *string1 = "FRANCE";
char *string2 = "FRENCH";
printf("====%s====\n", __func__);
printf("%2.f%% == 40%%\n", dice_match(string1, string2) * 100);
}
void article_test2() {
printf("====%s====\n", __func__);
char *string = "Healed";
char *ss[] = {"Heard", "Healthy", "Help",
"Herded", "Sealed", "Sold"};
int correct[] = {44, 55, 25, 40, 80, 0};
for (int i = 0; i < 6; ++i) {
printf("%2.f%% == %d%%\n", dice_match(string, ss[i]) * 100, correct[i]);
}
}
void multicase_test() {
char *string1 = "FRaNcE";
char *string2 = "fREnCh";
printf("====%s====\n", __func__);
printf("%2.f%% == 40%%\n", dice_match(string1, string2) * 100);
}
void gg_test() {
char *string1 = "GG";
char *string2 = "GGGGG";
printf("====%s====\n", __func__);
printf("%2.f%% != 100%%\n", dice_match(string1, string2) * 100);
}
int main() {
article_test1();
article_test2();
multicase_test();
gg_test();
return 0;
}
于 2015-09-06T03:38:34.797 に答える
5
私の JavaScript 実装は、文字列または文字列の配列と、オプションのフロア (デフォルトのフロアは 0.5) を取ります。文字列を渡すと、文字列の類似度スコアが下限以上かどうかに応じて、true または false が返されます。文字列の配列を渡すと、類似度スコアが下限以上の文字列の配列をスコアでソートして返します。
例:
'Healed'.fuzzy('Sealed'); // returns true
'Healed'.fuzzy('Help'); // returns false
'Healed'.fuzzy('Help', 0.25); // returns true
'Healed'.fuzzy(['Sold', 'Herded', 'Heard', 'Help', 'Sealed', 'Healthy']);
// returns ["Sealed", "Healthy"]
'Healed'.fuzzy(['Sold', 'Herded', 'Heard', 'Help', 'Sealed', 'Healthy'], 0);
// returns ["Sealed", "Healthy", "Heard", "Herded", "Help", "Sold"]
ここにあります：
(function(){
var default_floor = 0.5;
function pairs(str){
var pairs = []
, length = str.length - 1
, pair;
str = str.toLowerCase();
for(var i = 0; i < length; i++){
pair = str.substr(i, 2);
if(!/\s/.test(pair)){
pairs.push(pair);
}
}
return pairs;
}
function similarity(pairs1, pairs2){
var union = pairs1.length + pairs2.length
, hits = 0;
for(var i = 0; i < pairs1.length; i++){
for(var j = 0; j < pairs2.length; j++){
if(pairs1[i] == pairs2[j]){
pairs2.splice(j--, 1);
hits++;
break;
}
}
}
return 2*hits/union || 0;
}
String.prototype.fuzzy = function(strings, floor){
var str1 = this
, pairs1 = pairs(this);
floor = typeof floor == 'number' ? floor : default_floor;
if(typeof(strings) == 'string'){
return str1.length > 1 && strings.length > 1 && similarity(pairs1, pairs(strings)) >= floor || str1.toLowerCase() == strings.toLowerCase();
}else if(strings instanceof Array){
var scores = {};
strings.map(function(str2){
scores[str2] = str1.length > 1 ? similarity(pairs1, pairs(str2)) : 1*(str1.toLowerCase() == str2.toLowerCase());
});
return strings.filter(function(str){
return scores[str] >= floor;
}).sort(function(a, b){
return scores[b] - scores[a];
});
}
};
})();
于 2013-07-12T16:09:56.900 に答える
2
Haskell バージョン — 私は Haskell をあまりやったことがないので、気軽に編集を提案してください。
import Data.Char
import Data.List
-- Convert a string into words, then get the pairs of words from that phrase
wordLetterPairs :: String -> [String]
wordLetterPairs s1 = concat $ map pairs $ words s1
-- Converts a String into a list of letter pairs.
pairs :: String -> [String]
pairs [] = []
pairs (x:[]) = []
pairs (x:ys) = [x, head ys]:(pairs ys)
-- Calculates the match rating for two strings
matchRating :: String -> String -> Double
matchRating s1 s2 = (numberOfMatches * 2) / totalLength
where pairsS1 = wordLetterPairs $ map toLower s1
pairsS2 = wordLetterPairs $ map toLower s2
numberOfMatches = fromIntegral $ length $ pairsS1 `intersect` pairsS2
totalLength = fromIntegral $ length pairsS1 + length pairsS2
于 2015-01-09T08:44:20.843 に答える
2
クロージャ:
(require '[clojure.set :refer [intersection]])
(defn bigrams [s]
(->> (split s #"\s+")
(mapcat #(partition 2 1 %))
(set)))
(defn string-similarity [a b]
(let [a-pairs (bigrams a)
b-pairs (bigrams b)
total-count (+ (count a-pairs) (count b-pairs))
match-count (count (intersection a-pairs b-pairs))
similarity (/ (* 2 match-count) total-count)]
similarity))
于 2015-05-03T13:50:10.517 に答える
1
レーベンシュタイン距離を最初の弦の長さで割ったもの（または両方の弦の最小/最大/平均の長さで割ったもの）はどうですか？それは今のところ私のために働いています。
于 2009-03-17T06:46:19.587 に答える
1
@marzagaoの回答で示されているアルゴリズムの純粋なルビー実装を探していました。残念ながら、@marzagao で示されたリンクは壊れています。@s01ipsist の回答で、彼は実装が純粋なルビではないところにルビの宝石が一致することを示しました。というわけでちょっと検索してみると、ここに純粋なルビ実装のgem fuzzy_matchがありました（このgemを使っていますamatchが）。これが私のような人に役立つことを願っています。
于 2016-12-01T05:30:27.767 に答える
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やあみんな、私はこれをjavascriptで試してみましたが、私はそれが初めてです.誰もそれを行うためのより速い方法を知っていますか?
function get_bigrams(string) {
// Takes a string and returns a list of bigrams
var s = string.toLowerCase();
var v = new Array(s.length-1);
for (i = 0; i< v.length; i++){
v[i] =s.slice(i,i+2);
}
return v;
}
function string_similarity(str1, str2){
/*
Perform bigram comparison between two strings
and return a percentage match in decimal form
*/
var pairs1 = get_bigrams(str1);
var pairs2 = get_bigrams(str2);
var union = pairs1.length + pairs2.length;
var hit_count = 0;
for (x in pairs1){
for (y in pairs2){
if (pairs1[x] == pairs2[y]){
hit_count++;
}
}
}
return ((2.0 * hit_count) / union);
}
var w1 = 'Healed';
var word =['Heard','Healthy','Help','Herded','Sealed','Sold']
for (w2 in word){
console.log('Healed --- ' + word[w2])
console.log(string_similarity(w1,word[w2]));
}
于 2012-01-13T14:19:25.253 に答える