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Damerau-Levenshtein算法实现中的错误及更正

Damerau-Levenshtein 算法是 Levenshtein 编辑距离的扩展，它不仅允许插入、删除和替换，还允许 相邻字符的转置。...该算法计算两个字符串之间的编辑距离，考虑到这四种操作的最小代价。以下是一个典型的 Damerau-Levenshtein 算法的 Python 实现，以及可能出现的错误和更正方法。...问题背景:一个Python用户在Stack Overflow上发帖抱怨他实现的Damerau-Levenshtein 算法的 Cython版本速度很快，但结果不正确。...他在debug过程中发现问题似乎出在算法中用于记录编辑距离的行其中一行被错误地填满了1，而参考方法中，这一行中的值是正确的。...更正：通过检查边界条件、确保字符的相邻性和正确处理转置，算法能够准确计算 Damerau-Levenshtein 编辑距离。通过这种方式，算法不仅处理标准的编辑操作，还能优雅地处理相邻字符的转置操作。

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大数据级新闻去重实现 - 1.在线实时方案

先说说在线方式，基于的技术主要是：Levenshtein距离（编辑距离）和SimHash算法。 Levenshtein距离 莱文斯坦距离，又称Levenshtein距离，是编辑距离的一种。...Levenshtein距离+SimHash海明距离共同的局限性分析 首先，Levenshtein距离和SimHash海明距离都是针对两个新闻进行对比是否相似。...寻找simhash-D为sh-d的所有文章存入集合A 对于集合A中的每篇文章的simHash与sh计算海明距离 短文章补充冗余词 上面针对长文章的simhash方案搞定了，对于短文章还是得检索所有的（利用长度...计算Levenshtein距离，这样也是通过上面simHash分块减少检索与计算量 其他未来可行的方案 我还查询了一些其他方式，例如 分层布隆过滤器论文地址：https://arxiv.org/pdf/...如果未来有更成熟的实现，可能会考虑用，有精力我也想实现个，哈哈。

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    相似度实践问题小记

    前段时间做了一个表情搜索的评测，用到了相似度评测，在实践过程中遇到了一个问题，在这里和大家分享下。...为什么做相似度： 以上3个维度是递进的关系，结果重合率是对比前N个结果经过相同排序后，重合的比例，但是这种情况下，即使相同，也不能说完全一样，比如：ABCDE和AEBDC。...所以鉴于这种情况，就增加了距离相似度评测。 相似度算法介绍： 对比不同的距离算法，最后通过结果对比，选择莱文斯坦(Levenshtein)距离算法。...git地址为：https://github.com/miohtama/python-Levenshtein。python可以直接通过pip安装，是业界成熟的相似度距离算法，调用方法如下： #!.../usr/bin/python 问题： 本次使用的是setratio()，在使用的过程中，遇到了一个问题：由于表情搜索返回的唯一标识为md5.这样对测试和线上的结果会形成两个list形如：[‘abc’,

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    为什么又造了个新词 Data Warebase：我看到了 AI 时代数据平台应当的样子

    我曾一度思考过继续做数据库是不是一个正确的职业选择。与数据库行业的成熟稳定相比，互联网业务蓬勃发展，对数据库能力和性能的要求与日俱增，一场解决水平扩展的战争悄然开始。...我认为答案是肯定的，过去二十年技术的发展已经探索和解决了各个子问题，现在是综合解决这些问题，大大降低数据使用门槛的时候了。...3 构建云原生分布式 Data Warebase 的要素 为什么要把 Database 和 Data Warehouse 放在一起呢？我们先考虑一下反过来的问题：为什么要把数据库、搜索、和数仓分开？...Embedding 检索通过为每条记录计算出一个高维嵌入向量，并利用这些向量的距离或内积来衡量它们在语义上的关联度或相似度，从而实现了一种基于向量的检索方法。...高吞吐的分布式事务是个有挑战的问题，可能给系统带来一定的额外开销，这也是大家（包括我自己）曾经一度认为数据库和数仓必须分开的原因之一。我们在此深度剖析一下数仓场景的写入问题。

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    list对比遇到的坑

    在进行两个list的距离相似度验证时，遇到了一点小波折，在这里和大家分享下~ 问题发现： 在分析对比结果badcase时，发现在传给pygetdisval.py两个list：[‘a’,’b’]和[‘c’...]" "['c','d']" 0.777777777778 而实际上，这两个list的相似度应该是0的。...这样的对比就不是两个list对比了，而是两个string的对比。...而levenshtein对于两个string的对比，levenshtein算法对于字符串是逐个字符，也就是[‘a’,’b’]和[‘c’,’d’]都会变成9个字符，而[ ] ’ ’ , 这些字符在两个字符串中都存在...重新调整了下： 1、传入的参数不再是两个list，而是以 , 分割的字符串：a,b和c,d 2、在py里面先将字符串转成list，再进行距离对比。 脚本调整如下： #!

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    快速模糊匹配——速度提升几千倍！！！

    当两个表的行数达到“成千上万”级别时，小工具在半小时内还完成不了匹配。 那么，为什么匹配那么耗时？该如何提速？ 进行模糊匹配的基本原理是计算文本的相似度。...比较典型的模型有两类，一种是计算两个文本的Levenshtein距离，另一种则是计算两个文本的余弦相似度。...Levenshtein距离 简单来说，Levenshtein距离是指将一个文本转换为另一个文本所需的最少编辑（增加、减少或替换）次数。...上回小工具的工作原理就是，把表A中每个文本，与表B的文本一一对比计算，选出最优Levenshtein距离所对应的文本。...使用余弦相似度的优势在于，只需要把两个表转化为两个矩阵，求它们的内积即可。换言之，Levenshtein距离的算法需要两表细化到行级进行遍历，而余弦相似度算法只需要将文本转化之后，两表直接再表级处理。

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    python实现字符串模糊匹配

    主要解决的问题类似，“刘得华演过的电影”与“刘德华演过的电影”表示的是同一个意思。 1. 编辑距离 首先给大家介绍一下编辑距离，编辑距离就是用于衡量两个字符串之间的差异。...具体描述为：string1通过多少次最少操作（增添字符、删除字符、替换字符）得到string2，最少操作的次数就定义为编辑距离。...例如句子刘得华演过的电影”与“刘德华演过的电影”只需要一次替换“得”为“德”，所以二者之间的距离为1。如果两个字符串S1和S2，长度分别为i,j。...（1）安装 需要安装python-Levenshtein库用于计算上述讲解的编辑距离。...pip install python-Levenshtein pip install fuzzywuzzy （2）接口说明 两个模块：fuzz, process，fuzz主要用于两字符串之间匹配，process

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    如何实现拼写纠错功能

    编辑距离（莱文斯坦距离）就是从一个词变成另一个词需要的最小编辑次数。这里的编辑是指删除、替换、或插入。比如 facbok 和 facebook 的编辑距离就是 2 ，因为最小的操作是插入 2 次。...def levenshtein_dp(s: str, t: str) -> int: ''' 计算莱文斯坦距离（Levenshtein distance），距离越小，说明两个单词越相近...][j], table[i][j - 1], int(s[i - 1] == t[j - 1]) + table[i - 1][j - 1]) return table[-1][-1] 测试 我使用...cet4 词库来测试一下使用莱文斯坦距离和最长公共子串长度获取的正确单词有什么不同，附完整代码如下： # -*- codeing:utf-8 -*- def levenshtein_dp(s: str..., t: str) -> int: ''' 计算莱文斯坦距离（Levenshtein distance），距离越小，说明两个单词越相近，时间复杂度为 O(mxn) :param

    1.4K20

    Levenshtein Distance（编辑距离）算法与使用场景

    最近在做一个脱敏数据和明文数据匹配的需求的时候，用到了一个算法叫Levenshtein Distance Algorithm，本文对此算法原理做简单的分析，并且用此算法解决几个常见的场景。...什么是Levenshtein Distance Levenshtein Distance，一般称为编辑距离（Edit Distance，Levenshtein Distance只是编辑距离的其中一种）或者莱文斯坦距离...下文开始简称Levenshtein Distance为LD Levenshtein Distance公式定义 ? 这个数学公式最终得出的数值就是LD的值。...例如《我是一只小小鸟》里面的一句歌词是： 我是一只小小小小鸟，想要飞呀飞却飞也飞不高 假设笔者创作了一句歌词： 我是一条小小小小狗，想要睡呀睡却睡也睡不够 我们可以尝试找出两句词的匹配度：...System.out.println(LevenshteinDistance.X.mr("我是一只小小小小鸟，想要飞呀飞却飞也飞不高", "我是一条小小小小狗，想要睡呀睡却睡也睡不够")); // 输出如下

    3.7K30

    textdistance：文本相似度计算

    虽然有Levenshtein和FuzzyWuzzy这些知名的字符串匹配库，但今天我要介绍一个更全面、更强大的神器 - textdistance。...这个库最让人惊艳的地方在于，它集成了超过30种文本距离/相似度算法，从简单的编辑距离到复杂的声学算法，应有尽有。...某次在处理用户评论数据时，我就是用它成功发现了大量相似但不完全相同的评论，帮助识别了垃圾信息。...('python', 'python')) # 输出: 1.0每个算法都支持normalized参数，可以将结果标准化到0-1之间：# 标准化的编辑距离print(textdistance.levenshtein.normalized...扩展性强，可自定义距离算法不过它也有一些小缺点，比如文档相对简单，某些高级特性需要看源码才能发现。但瑕不掩瑜，它依然是我最推荐的文本相似度计算库。

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    python 各类距离公式实现

    因使用矢量编程的方法，距离计算得到了较大的简化。 1. 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 严格意义上，闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义。...编辑距离（Edit Distance） 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。...包可以方便的计算编辑距离 包的安装： pip install python-Levenshtein 我们来使用下： # -*- coding:utf-8 -*- import Levenshtein...texta = '艾伦 图灵传' textb = '艾伦•图灵传' print Levenshtein.distance(texta,textb) 上面的程序执行结果为3，但是只改了一个字符，为什么会发生这样的情况...(texta,textb) 接下来重点介绍下保重几个方法的作用： Levenshtein.distance(str1, str2) 计算编辑距离（也称Levenshtein距离）。

    7.7K20

    TraceSim算法深入浅出

    Calculation: 基于string matching methods的一种堆栈间距离的度量算法（本文中的Levenshtein Distance Calculation是其改进版本，下面会展开讲...）TF-IDF: 基于information retrieval techniques的一种堆栈间距离的度量算法，其中TF代表单帧的重要程度，IDF代表单帧的罕见程度TraceSima novel approach...traces的edit distance这个距离在论文中被定义为带帧权重的Levenshtein distance将计算所得的Levenshtein distance规范化，作为最终两个堆栈间距离的度量值算法细节在下方展开阐述对...1（实际落地时可根据使用场景自行发挥，这里不做阐述），在计算$\mathit{lw}{\alpha}\left(f{i}\right)$时，已经考虑过了frame的顺序问题这里提一下我的另一个项目whosbug...distance，但也可以替换为rebucket中定义的distance，关于堆栈间距离的定义还有很多，都可以尝试做替换；具体效果还需要落地后观察总结：本篇论文核心还是依据特定规则（帧到栈顶的距离，帧在

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    TraceSim算法深入浅出

    Distance Calculation: 基于string matching methods的一种堆栈间距离的度量算法（本文中的Levenshtein Distance Calculation是其改进版本...，下面会展开讲） TF-IDF: 基于information retrieval techniques的一种堆栈间距离的度量算法，其中TF代表单帧的重要程度，IDF代表单帧的罕见程度 TraceSim...stack traces的edit distance这个距离在论文中被定义为带帧权重的Levenshtein distance 将计算所得的Levenshtein distance规范化，作为最终两个堆栈间距离的度量值...{lw}_{\alpha}\left(f_{i}\right)lwα​(fi​)时，已经考虑过了frame的顺序问题 这里提一下我的另一个项目whosbug[ 1 ]，我们可以基于whosbug获取到一个堆栈中各帧的责任分布...distance，但也可以替换为rebucket中定义的distance，关于堆栈间距离的定义还有很多，都可以尝试做替换；具体效果还需要落地后观察 总结： 本篇论文核心还是依据特定规则（帧到栈顶的距离

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    计算字符串相似度算法——Levenshtein

    0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。...许可的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。 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。...按照Levenshtein distance的意思： 上面的值和左面的值都要求加1，这样得到1+1=2。 A处 由于是两个a相同，左上角的值加0.这样得到0+0=0。...min = i; 63 } 64 } 65 return min; 66 } 67 68 } 5.猜测原理 为什么这样就能算出相似度了...最后也没弄懂为什么这样算能算出相似度。

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    【TS 演化史 -- 14】拼写校正和动态导入表达式

    编辑距离 (Levenshtein Distance算法) 在内部，TypeScript 计算拼写错误的名称和程序中该位置可用的名称列表中每个候选项之间的编辑距离。...编辑距离 (Levenshtein Distance算法) 字符串的编辑距离，又称为Levenshtein距离，由俄罗斯的数学家Vladimir Levenshtein在1965年提出。...一般来说，两个字符串的编辑距离越小，则它们越相似。如果两个字符串相等，则它们的编辑距离（为了方便，本文后续出现的“距离”，如果没有特别说明，则默认为“编辑距离”）为0（不需要任何操作）。...在main.ts模块中，删除文件顶部的import声明，并使用import()表达式动态加载小部件，但前提是咱们确实找到了小部件容器： function renderWidget() { const...那么，在使用import()按需延迟加载模块的客户端web应用程序中，应该针对哪个模块系统呢?我建议将——module esnext与 webpack 的代码分割特性结合使用。

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    用C#实现字符串相似度算法（编辑距离算法 Levenshtein Distance）

    据百度百科介绍： 编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），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，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。...计算相似度公式：1-它们的距离/两个字符串长度的最大值。 为了直观表现，我将两个字符串分别写到行和列中，实际计算中不需要。...这样一来，对每个句子的计算次数大大增加。达到了二次方的规模（忽略距离计算时间）。     所以我们需要更高效的计算策略。在纸上写出一个句子，再写出几个关键字。...（为什么需要满足这样的条件，读者自行思考）     第一：可以在单次计算 LCS 之后，用贪心策略向前（向后）找到最先能够完成匹配的位置，再用相同的策略向后（向前）扫描。...按照使用习惯，通常会把匹配度高，并且句子长度短的放在前面。这就得到了排序因子：（不匹配度+0.5）/句子长度。

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