levenshtein-distance相关内容
我有包含两个相似外观字符的字符串。两者都显示为带有小齿的小字母“ a”: ± ą (注意:根据渲染器的不同,有时它们的渲染方式相似,有时略有不同) 但是,它们是不同的: 第一个字符的特征: 在PostgreSQL中: select ascii('ą'); ascii ------- 261 十六进制中的UTF-8编码为: \
..
当我将 fuzzystrmatch levenshtein 函数与变音符号一起使用时,它会返回错误的/忽略多字节的结果: select levenshtein('ą','x'); levenshtein ------------- 2 (注意:第一个字符是下面带有变音符号的'a',在我将其复制到此处后无法正确显示) strong> fuzzystr
..
我有一个 User 表,该表具有 id , first_name ,姓氏,街道地址,城市,状态,邮政编码,公司, user_identifier , created_at , update_at 。 此表有很多重复项,例如同一用户已作为新用户多次输入,因此示例 id first_name last_name街道地址user_identifier ---------------
..
我正在尝试使用Postgres创建模糊搜索,并且一直在使用django-watson作为基础搜索引擎来工作。 我有一个字段叫做search_tsv,它是一个tsvector,其中包含我要搜索的模型的所有字段值。 我想使用Levenshtein函数,它确实可以完成我的工作想要在文本字段上。但是,我真的不知道如何在tsvector的每个元素上运行它。 有没有办法做到这一点? 解
..
我需要安装 Python Levenshtein距离软件包才能使用此库. 不幸的是,我无法成功安装它.我通常使用pip安装库.但是,这次我得到的error: [WinError 2] The system cannot find the file specified从来没有发生过(安装库时).我尝试使用python setup.py install安装它,但出现了完全相同的错误.这是我从控制台获得
..
我有一个list的单词: lst = ['dog', 'cat', 'mate', 'mouse', 'zebra', 'lion'] 我也有一个pandas数据框: df = pd.DataFrame({'input': ['dog', 'kat', 'leon', 'moues'], 'suggested_class': ['a', 'a', 'a', 'a']}) inpu
..
我有一个这样的表: id name 1 gfh 2 bob 3 boby 4 hgf 等 我想知道如何使用Levenshtein指标比较“名称"列的不同行? 我已经知道我可以使用它来比较列: L.distance('Hello, Word!', 'Hallo, World!') 但是行呢? 解决方案 这是使用pandas和numpy的一种方法: fro
..
是否有一个包含Levenshtein距离计数功能的软件包,该软件包以C或Fortran代码实现?我有很多字符串要比较,而MiscPsycho中的stringMatch对此太慢了. 解决方案
..
我试图找到两个不同表TableA和TableB的列之间的Levenshtien距离.基本上,我需要将TableA的ColumnA与TableB中的ColumnB的所有元素进行匹配,并找到Levenshtien距离 我创建了如下的Levenshtien函数 CREATE FUNCTION [Levenshtein] (@value1 [NVARCHAR](MAX),
..
我正在尝试进行仿真以测试随机之间平均 Levenshtein距离 二进制字符串. 我的程序在python中,但是我正在使用 C扩展.与此相关且花费大量时间的函数是计算两个字符串之间的Levenshtein距离的方法. lev_edit_distance(size_t len1, const lev_byte *string1, size_t len2
..
配置文件显示这是我编写的一个小文字游戏中最慢的代码段: def distance(word1, word2): difference = 0 for i in range(len(word1)): if word1[i] != word2[i]: difference += 1 return difference def ge
..
我有一个存储过程,该过程使用Levenshtein距离来确定最接近用户键入内容的结果.唯一真正影响速度的是在选择距离最小的记录之前计算所有记录的Levenshtein距离的函数(我已经通过将0代替对Levenshtein函数的调用来验证了这一点).该表有150万条记录,因此即使稍作调整也可以节省几秒钟的时间.现在,整个过程耗时超过10分钟.这是我使用的方法: ALTER function d
..
我正在尝试在JS中创建damerau-levenshtein距离函数. 我在WIkipedia上找到了关于该算法的描述,但没有实现.它说: 设计适当的算法来计算无限制 Damerau–Levenshtein距离请注意,始终存在最优 编辑操作的顺序,从不一次转换的字母 之后修改.因此,我们只需要考虑两种对称方式 多次修改子字符串的方法:(1)转置字母和 在它们之间插入任意数量的字符,或者
..
我需要计算给定语料库中单词之间的拼写相似度(编辑/Levenshtein距离). 正如基里尔在下面建议的那样,我尝试执行以下操作: import csv, itertools, Levenshtein import numpy as np # import the list of words from csv file path = '/Users/my path' file = p
..
给出此数据(两种语言的相对字母频率): spanish => 'e' => 13.72, 'a' => 11.72, 'o' => 8.44, 's' => 7.20, 'n' => 6.83, english => 'e' => 12.60, 't' => 9.37, 'a' => 8.34, 'o' => 7.70, 'n' => 6.80, 然后计算“这是一个测试"字符串的字母频率
..
我们最近在工作中遇到了一个有趣的问题,我们在数据库中发现了重复的用户提交的数据.我们意识到,大多数数据之间的Levenshtein距离仅仅是所讨论的两个字符串之间的差异.这表明,如果我们仅将一个字符串中的字符添加到另一个字符串中,那么我们最终得到相同的字符串,对于大多数情况,这似乎是我们考虑重复项的最佳方法. 我们也要考虑拼写错误.因此,我们开始思考人们平均每个单词在网上打错字的频率,并尝试
..
我在mySQL中维护音乐数据库,如何返回存储在例如人们搜索"Tiesto"时会显示“Tiësto"吗? 所有数据都存储在全文索引下,如果有区别的话. 我已经在PHP中使用Levenshtein和在SQL中使用REGEXP了-并不是要解决这个问题,而只是为了提高可搜索性. PHP: function Levenshtein($word) { $words = array()
..
$word = strtolower($_GET['term']); $lev = 0; $q = mysql_query("SELECT `term` FROM `words`"); while($r = mysql_fetch_assoc($q)) { $r['term'] = strtolower($r['term']); $lev = levenshtein
..
我以mysql形式"http://kristiannissen.wordpress.com/2010/07/08/mysql-levenshtein/"获得了levenshtein距离的代码,但是,如何在mysql中添加该函数?我正在使用xampp,我需要在php中进行搜索. 解决方案 我已连接到我的MySQL服务器,并简单地执行了例如,这可以按预期工作: SELECT levens
..
我正在尝试用字典创建一个光学字符识别系统. 实际上我还没有实现的字典=) 我听说有一些基于Levenstein距离的简单度量标准,其中考虑了不同符号之间的不同距离.例如. 'N'和'H'彼此非常接近,并且d("THEATRE","TNEATRE")应当小于d("THEATRE","TOEATRE"),使用基本的Levenstein距离是不可能的. 请帮我找到这样的指标. 解
..