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    模糊匹配3.0

    这是为感谢大家的支持,对去年发布的【模糊匹配工具】的进一步升级。关于之前的推文可以在点这里查看: 解决文字模糊匹配的小工具 快速模糊匹配——速度提升几千倍!!! 模糊匹配工具2.0 使用场景不变,简单而言,即是匹配两列相似的文本。比如:我们有一份上市公司简称的数据,如下图所示: 我们还有一份公司全称的数据,希望对两者进行匹配。 这次升级,对这个输入过程进行了优化: 首先选择匹配的计算逻辑: 直接按下回车,将使用两列字段整体匹配方法,速度较快; 输入2,按回车,将使用逐行匹配的方法,速度较慢,可能更准。 匹配结果输出到【输出结果】文件夹,以【匹配表-年月日-时分秒】的方式命名,不覆盖旧文件。 在【辅助资料】文件夹中的【对照表.xlsx】中,有两个sheets:【匹配表1】和【匹配表2】,分别用来自定义两个匹配列的同义替代词。

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    模糊匹配后台

    模糊匹配 如何进行模糊匹配,是困扰许多人的问题。有很多种方式可以进行模糊匹配,我也写过这方面的文章《如何进行模糊匹配》。虽然使用kettle也能解决一部分问题,但这远远不够。 在前几个月,实现了一般比较简单的模糊匹配服务,匹配效果还可以。但是效率太低,自己玩玩还可以,并不能满足大批量的匹配需求。所以,需要继续进行优化。 目前的匹配效率 如下图所示,响应时间基本都在毫秒级,完全能够满足业务需求! ? 接下来要做的事情 从匹配效果上来说,没有最好,对技术的追求,是无止境的。 所以接下来需要继续对匹配的算法进行优化,做出高质量的匹配引擎。同时继续对匹配的架构进行优化,让匹配服务可以处理更多的高并发请求。

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    文本模糊匹配

    文本模糊匹配主要是指对两段文本含义相近程度的计算,当我们需要处理的数据集比较多样或者是未标准化的脏数据时,通过模糊匹配主要实现的是去除重复值的操作。 高级的模糊匹配涉及到的是自然语言处理的一部分内容,这里所说的模糊匹配则是一种相对比较简单的匹配方式,例如两个相近的表达方式(‘underground’ ‘subway’),一些可能出现的拼写错误和较小的语法错误或句法偏移 返回两个字符串的差异主要是一些拼写错误导致的可能(返回值为1-100) fuzz.partial_ratio(str1,str2):返回两个字符串表达相同含义可能(返回值1-100),这种方法会对子字符串进行一个匹配 ,也可以对一些意思相近的词语进行一个更好的识别 token_sort_ratio:匹配时不考虑单词顺序 process :有限选项中部分数据杂乱的匹配效果比较好 实际应用过程中选用哪种方法需要视情况而定 ,对于一些表述上有微小差别意思却有巨大差别的数据(‘does’,‘doesn’t’),使用第一种方法进行匹配会得到相对比较低的得分,这也是我们需要注意的。

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    模糊匹配工具2.0

    01 之前发过两篇关于模糊匹配工具的说明,《解决文字模糊匹配的小工具》和《快速模糊匹配——速度提升几千倍!!!》 ,解决以下这类场景: 北京通州 匹配 北通、北京市通州区、北京通州区或北京市通州 只要两组数据实际上存在匹配的可能性(即表1里某个名称A在表2中确实有另一个类似的名称存在),都能匹配出来。 作为对比,在Power Query里使用合并的方式进行模糊匹配,2k*2k行,时间预计5分钟左右。 作为对比,使用以C++为底层加速的python库,rapidfuzz,2天2夜还没计算完。 02 领取工具的读者不少,但给出反馈的寥寥无几。 03 升级版的工具可以在本公众号后台回复【模糊匹配】四个字获取。也欢迎大家在后台留言反馈问题和分享使用心得。

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    模糊匹配工具答疑

    之前发过一个用于文本模糊匹配的工具,详见以下四篇文章: 解决文字模糊匹配的小工具 快速模糊匹配——速度提升几千倍 模糊匹配工具2.0 模糊匹配3.0 更新完3.0之后,大家反馈还是会存在一些小问题。 检查匹配列有没有空的单元格 一列中间的空单元格会导致匹配运算出错,无法执行下去。 2. 检查匹配列有没有纯数字 位数较多的数字,如1236789234,不影响程序运行,如果是1、2、33这样位数少的会导致运算失败。可添加简单文字使之变成文本。 3. 由于用户的表可能经过各种版本excel和wps表格的交替编辑,可能导致有兼容性问题,所以比较保险的解决办法是,新建一个Excel文档,里面通常会自动包含Sheet1、Sheet2和Sheet3,再把需要匹配的表复制进任意一个工作表或新工作表里

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    kibana 模糊匹配_匿名语音匹配app

    使用索引匹配查询 ​ 在Kibana中进行查询的时候,建议使用指定索引查询,这样的效率更高,而不建议使用全局查找的方式。 如果要查询1200或者2001,这种模糊匹配的,可以使用通配符,比如 response:*200 或者 response:200* 实例2 message:"hello world yes" 上面这个表达式 在搜索的时候不会区分大小写,也就是说,Hello world YES也是会被搜索出来的; 需要注意,上面的"hello world yes"使用了引号,这样的话,这3个单词会被作为一个词进行查询,不会再进行分词,也就是说匹配的时候只会匹配 hello world yes这样的顺序匹配,而不会匹配出helllo yes world; 实例3 message:hello world 上面这个表达式,针对message字段进行搜索,搜索message 五.总结 KQL还是比较简单地,主要记住KQL匹配时是不区分大小写的,可以使用括号改变匹配优先级; 另外一个要点就是,匹配是 包含,某个字段“包含”某个词,而不是某个字段的值为某个词。

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    Postgresql模糊匹配案例(包括中文前后模糊

    经常被问到为什么模糊匹配不走索引,验证几种情况(Pg9.4.18) 构造测试数据 create table test(id int, info text); insert into test select generate_series(1,1000000),md5(random()::text); create index idx on test(info collate "C"); 前模糊 规则 如果有前后模糊查询需求,并且包含中文,请使用lc_ctype <> "C"的数据库,同时使用pg_trgm插件的gin索引。 (只有TOKEN分割正确效果才是OK的。 如果有前后模糊查询需求,并且不包含中文,请使用pg_trgm插件的gin索引。 如果有正则表达式查询需求,请使用pg_trgm插件的gin索引。 如果有输入条件少于3个字符的模糊查询需求,可以使用GIN表达式索引,通过数组包含的方式进行搜索,性能一样非常好。

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    如何进行模糊匹配

    为什么要进行模糊匹配 一般来讲,数据的挂接就像之前的推送中所写的那样,挂接所基于的属性必须是完全一致的。如果数据稍有不同,则会出现挂接不上的情况。 但是在实际的工作中,数据的质量可能并没有那么好,而又要将这些数据挂接起来,所以就需要进行模糊匹配。 使用到的工具 模糊匹配有很多的算法,对应这些算法,也有很多的工具。 模糊匹配结果(图片较大,建议横屏查看): ? 转换(transformation)思路及整体概览 首先使用步骤(在kettle中step类似FME中的转换器)将Excel加载进来,接着使用模糊匹配的步骤进行匹配,随后再使用步骤将数据写出为Excel 上面图片中所使用到的步骤,是这次转换的核心,再转换中,使用Fuzzy match步骤进行模糊匹配,对步骤进行如上图的配置就可以实现数据的模糊匹配了。

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    Vlookup真模糊匹配应用介绍

    本期的内容简单却实用,有表亲看完我的假模糊匹配后想了解真模糊匹配是怎么使用的,接下来和大家郑重分享! 咳咳,我真是正经分享Excel技巧的正经公众号! 话说!天下武功出少林! 不是! 我们再啰嗦一次Vlookup用法,常规的精确匹配! =Vlookup(找什么,在哪里找,返回第几列,空) 有人要问啦!为啥最后一个参数为空呢! 肯定不是啦,为空是因为不知道为1的时候怎么用! 模糊匹配的用法就是 =Vlookup(找什么,在哪里找,返回第几列,1) 分享完毕! 咳咳!模糊匹配常用的是根据某一个数字区间,返回一个值。最常见的应用就是根据分数返回对应的评定或者策略! 对于模糊匹配,如何根据文字描述来创建辅助表是关键! 接下来分享如何根据一个文字描述的区间创建辅助表! 以上呢就是真模糊匹配的全部内容!

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    python实现字符串模糊匹配

    本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索,要分为两个步骤:搜索和排序。 搜索的方法有很多,为了高效一般进行字符串或关键词匹配,而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的,例如使用倒排的方法很难找到Head节点,此处需要使用模糊匹配的方式。 本文主要从模糊匹配的角度,简单介绍下搜索。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. 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 fuzz.ratio(s1,s2)直接计算s2和s2之间的相似度,返回值为0-100,100表示完全相同; fuzz.partial_ratio(S1,S2)部分匹配,如果S1是S2的子串依然返回100

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    如何模糊匹配

    ,那么倒排索引存储的数据将会变成:titletagterm文档idterm文档id这1,2123451是1,2543212一张1 一幅2 很1 相当2 贵1,2 名画1,2 画1,2 二、搜索如何进行模糊匹配搜索引擎使用倒排索引来进行模糊匹配 以上文为例,输入很贵的画”搜索时:首先输入词也进行分词很贵画,然后用得到的term去和索引数据进行比对,得到:很->{1},“贵”->{1,2},画->{1,2},然后很∩贵∩画={1},得到文档1为结果,模糊匹配在索引内部都是通过分词后的 term精确匹配来计算的2.1 关于匹配度es的match查询通常可以带匹配度(默认是75%),依旧输入很贵的画,如果匹配度是100%,那么结果就是很∩贵∩画={1},如果匹配度降到75%(搜索词越短, 75%的范围越模糊),那么结果(按正常理解)可以是(很∩贵)υ(贵∩画)υ(很∩画)={1,2} 2.2 关于短的搜索词上面说到短的搜索词75%的匹配度很模糊,因为貌似es有个匹配度自动降级,短词搜索的时候匹配度会自动降到最低 ,只要有一个term匹配就可以当作结果。

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