编辑距离算法

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文本比较算法

文本比较算法

文本比较算法
文本比较算法是指一种用于比较两段文本之间的相似性或差异性的算法。

常用的文本比较算法有以下几种:
1.编辑距离算法:编辑距离算法通过计算两段文本之间的编辑操作(插入、删除、替换)的次数来衡量它们的相似性。

常见的编辑距离算法包括莱文斯坦距离和最长公共子序列。

2.余弦相似度算法:余弦相似度算法将文本表示为向量,通过计算两个向量之间的夹角来度量它们之间的相似度。

常用于比较文本的词袋模型,即将文本表示为词频向量。

3. Jaccard相似度算法:Jaccard相似度算法将文本表示为集合,通过计算两个集合的交集与并集之间的比值来度量它们之间的相似度。

常用于比较文本的词集模型,即只考虑词是否出现,而不考虑词频。

4. TF-IDF算法:TF-IDF算法通过计算词频与逆文档频率的乘积来表示一个词对于文本的重要性,进而比较两段文本之间的相似性。

常用于搜索引擎中的文本匹配。

5.基于词向量的算法:基于词向量的算法使用预训练好的词向量模型将词转换为向量表示,然后通过计算向量之间的距离或相似度来比较文本之间的相似性。


用的词向量模型包括Word2Vec和GloVe。

这些算法在不同的应用场景中具有各自的优缺点,选择适合的算法要根据具体的需求和数据特点进行评估。

编辑距离算法

编辑距离算法

编辑距离算法
编辑距离算法(Edit Distance Algorithm)是一种计算字符串之间的相似度的算法,也称为Levenshtein距离,是一种编辑模型,用于计算两个字符串之间的编辑距离,其中编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需要的最少编辑次数。

编辑距离算法是一种动态规划算法,该算法假定字符串只包含少量的操作,如添加、删除、替换,且操作消耗相同。

编辑距离算法的基本思想是将字符串分割成许多子串,计算每一对子串之间的最小编辑距离,最后得到两个字符串的最小编辑距离。

为了计算两个字符串的编辑距离,编辑距离算法通常使用动态规划来求解,动态规划的核心思想是将复杂的问题分解成若干个子问题,通过求解子问题来求解原问题。

当使用动态规划算法计算两个字符串的编辑距离时,首先要建立一个二维表,行表示字符串A,列表示字符串B。

然后在表格中每个单元格中存储字符串A和字符串B的子串之间的编辑距离,从表格的左上角开始,每次只需要计算表格中的相邻单元格之间的编辑距离即可,最后,当表格中的最后一个单元格被计算出来时,这个单元格中存储的就是字符串A和字符串B的最小编辑距离。

编辑距离算法由于其简洁、高效,广泛用于文本检索、语音识别、自然语言处理等领域,其中文本检索中,常常用它来计算搜索引擎
的相关度,自然语言处理中,则常用它来计算文本相似度,从而实现文本聚类和文本分类等功能。

此外,编辑距离算法在生物序列的比较中也有着广泛的应用。

编辑距离算法详解:LevenshteinDistance算法——动态规划问题

编辑距离算法详解:LevenshteinDistance算法——动态规划问题

编辑距离算法详解:LevenshteinDistance算法——动态规划问题⽬录背景:我们在使⽤词典app时,有没有发现即使输错⼏个字母,app依然能给我们推荐出想要的单词,⾮常智能。

它是怎么找出我们想要的单词的呢?这⾥就需要BK树来解决这个问题了。

在使⽤BK树之前我们要先明⽩⼀个概念,叫编辑距离,也叫Levenshtein距离。

词典app是怎么判断哪些单词和我们输⼊的单词很相似的呢?我们需要知道两个单词有多像,换句话说就是两个单词相似度是多少。

1965年,俄国科学家Vladimir Levenshtein给字符串相似度做出了⼀个明确的定义叫做Levenshtein距离,我们通常叫它“编辑距离”。

字符串A到B的编辑距离是指,只⽤插⼊、删除和替换三种操作,最少需要多少步可以把A变成B。

例如,从aware到award需要⼀步(⼀次替换),从has到have则需要两步(替换s为v和再加上e)。

Levenshtein给出了编辑距离的⼀般求法,就是⼤家都⾮常熟悉的经典动态规划问题。

这⾥给出Levenshtein距离的性质。

设d(x,y)表⽰字符串x到y的Levenshtein距离,那么显然:1. d(x,y) = 0 当且仅当 x=y (Levenshtein距离为0 <==> 字符串相等)2. d(x,y) = d(y,x) (从x变到y的最少步数就是从y变到x的最少步数)3. d(x,y) + d(y,z) >= d(x,z) (从x变到z所需的步数不会超过x先变成y再变成z的步数)最后这⼀个性质叫做三⾓形不等式。

就好像⼀个三⾓形⼀样,两边之和必然⼤于第三边。

在⾃然语⾔处理中,这个概念⾮常重要,⽐如在词典app中:如果⽤户马虎输错了单词,则可以列出字典⾥与它的Levenshtein距离⼩于某个数n的单词,让⽤户选择正确的那⼀个。

n通常取到2或者3,或者更好地,取该单词长度的1/4等等。

Levenshtein Distance (编辑距离) 算法详解

Levenshtein Distance (编辑距离) 算法详解
如果我们将第一行的所有cell初始化为0,则此算法可以用作模糊字符查询。我们可以得到最匹配此字符串的字符串的最后一个字符的位置(index number),如果我们需要此字符串的起始位置,我们则需要存储各个操作的步骤,然后通过算法计算出字符串的起始位置。
这个算法不支持并行计算,在处理超大字符串的时候会无法利用到并行计算的好处。但我们也可以并行的计算cost values(两个相同位置的字符是否相等),然后通过此算法来进行整体计算。
这个证明过程只能证明我们可以得到结果,但并没有证明结果是最小的(即我们得到的是最少的转换步骤)。所以我们引进了另外一个算法,即d[i,j]保存的是上述三种操作中操作数最小的一种。这就保证了我们获得的结果是最小的操作数
可能进行的改进
现在的算法复杂度为O(mn),可以将其改进为O(m)。因为这个算法只需要上一行和当前行被存储下来就可以了。
如果只检查对角线而不是检查整行,并且使用延迟验证(lazy evaluation),此算法的时间复杂度可优化为O(m(1+d))(d代表结果)。这在两个字符串非常相似的情况下可以使对比速度速度大为增加。
如果我们可以使用k个操作数把s[1…i-1]转换为t[1…j-1],我们只需要在需要的情况下(s[i] != t[j])把s[i]替换为t[j],所需的操作数为k+cost(cost代表是否需要转换,如果s[i]==t[j],则cost为0,否则为1)。
将s[1…n]转换为t[1…m]当然需要将所有的s转换为所有的t,所以,d[n,m](表格的右下角)就是我们所需的结果。
Levenshtein Distance (编辑距离)算法详解
编辑距离即从一个字符串变换到另一个字符串所需要的最少变化操作步骤(以字符为单位,如son到sun,s不用变,将o->s,n不用变,故操作步骤为1)。

编辑距离问题

编辑距离问题

编辑距离问题1.问题描述:设A和B是两个字符串。

要用最少的字符操作将字符串A转换为字符串B。

这里所说的字符操作包括:(1)删除一个字符;(2)插入一个字符;(3)将一个字符改为另一个字符。

将字符串A改为字符串B所用的最少字符串操作称为字符串A到B的编辑距离,记为d(A,B)。

对任给两字符串A和B计算其编辑距离。

2.算法设计:假设A的长度为LA,B的长度为LB。

字符串A为A[1],A[2],……,A[LA];字符串B为B[1],B[2],……,B[LB]。

假设f(i,j)表示将A[i],……,A[LA]变成B[j],……,B[LB]一样的编辑距离。

考察A[i]:①将B[j]插入到A[i]之前和B中B[j]对应(易证插入到A中任何位置操作数一样);②A中某个A[k]和B[j]对应。

情况一,将B[j]插入到A[i]之前和B中B[j]对应。

接下来只要把A[i],……,A[LA]变成和B[j+1],……,B[LB]一样即可。

此时f(i,j)=f(i,j+1)+1,1是插入操作。

情况二,A中某个A[k]和B[j]对应。

这分为三种情况。

a)A[i]和B[j]相等,此时f(i,j)=f(i+1,j+1)b)A[i]和B[j]不等,但是有某个A[k]和B[j]相等,此时若A[i+1]和B[j]相等则f(i,j)=f(i+1,j)+1。

若k不等于i+1,k之前i到k-1的字符都要删除并且把A[k+1],……,A[LA]变为B[j+1],……,B[LB]即可。

假设A[i+1]和B[j]对应,删除i+2到k并删除i,然后将A[k+1],……,A[LA]变为B[j+1],……,B[LB]。

这两者的操作是一样的。

因此这种情况下,f(i,j)=f(i+1,j)+1。

c)A[i]和B[j]不等,也不存在某个A[k]和B[j]相等,即A中没有字符和B[j]相等。

只需将A[i]变为B[j],然后将A[i+1],……,A[LA]变为B[j+1],……,B[LB]即可。

编辑距离算法原理

编辑距离算法原理

编辑距离算法原理一、引言编辑距离算法是一种用于计算两个字符串之间的相似度的算法。

它可以衡量两个字符串之间的差异程度,即使这些字符串有不同的长度或者包含不同的字符。

在自然语言处理、信息检索、拼写纠正等领域中都有广泛应用。

二、编辑距离定义编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少操作次数。

这里的操作包括插入一个字符、删除一个字符或者替换一个字符。

例如,将单词“kitten”转换成单词“sitting”需要如下三个操作:将"k"替换为"s",将"e"删除,将"n"替换为"g"。

因此,它们之间的编辑距离为3。

三、动态规划实现动态规划是解决编辑距离问题最常见和有效的方法。

我们可以定义一个二维数组dp[i][j]表示第一个字符串前i个字符和第二个字符串前j个字符之间的编辑距离。

对于dp[i][j],有以下三种情况:1. 如果第一个字符串和第二个字符串都为空,则dp[0][0]=0;2. 如果只有第一个字符串为空,则dp[0][j]=j;3. 如果只有第二个字符串为空,则dp[i][0]=i;对于其他情况,我们需要进行状态转移:1. 如果第i个字符和第j个字符相等,则dp[i][j]=dp[i-1][j-1];2. 如果第i个字符和第j个字符不相等,则dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1], dp[i-1][j-1])+1。

其中,dp[i-1][j]表示插入操作,dp[i][j-1]表示删除操作,dp[i-1][j-1]表示替换操作。

最后得到的dp[m][n]即为两个字符串之间的编辑距离。

四、优化在实际应用中,由于字符串长度可能非常大,上述动态规划算法的时间复杂度为O(mn),其中m和n分别为两个字符串的长度。

java判断中文字符串相似度的方法

java判断中文字符串相似度的方法

java判断中文字符串相似度的方法一、编辑距离算法编辑距离算法(Levenshtein Distance)是一种常用的字符串相似度计算方法。

它衡量两个字符串之间的差异程度,即需要多少次操作(插入、删除、替换)才能将一个字符串转换为另一个字符串。

在中文字符串相似度的计算中,我们可以将每个汉字视为一个字符,然后使用编辑距离算法来计算相似度。

二、实现编辑距离算法在Java中,我们可以使用动态规划的思想来实现编辑距离算法。

具体步骤如下:1. 创建一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示将字符串s1的前i个字符转换为字符串s2的前j个字符所需要的最少操作次数。

2. 初始化第一行和第一列,即dp[0][j]=j和dp[i][0]=i。

3. 遍历字符串s1和s2,计算dp[i][j]的值:- 如果s1的第i个字符等于s2的第j个字符,则dp[i][j]=dp[i-1][j-1];- 否则,dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]+1(替换操作)、dp[i][j-1]+1(插入操作)和dp[i-1][j]+1(删除操作)中的最小值。

4. 返回dp[s1.length()][s2.length()],即字符串s1和s2的相似度。

三、使用示例下面是一个使用编辑距离算法判断中文字符串相似度的示例代码:```javapublic class ChineseSimilarity {public static int calculateSimilarity(String s1, String s2) {int[][] dp = new int[s1.length() + 1][s2.length() + 1];for (int i = 0; i <= s1.length(); i++) {dp[i][0] = i;}for (int j = 0; j <= s2.length(); j++) {dp[0][j] = j;}for (int i = 1; i <= s1.length(); i++) {for (int j = 1; j <= s2.length(); j++) {if (s1.charAt(i - 1) == s2.charAt(j - 1)) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];} else {dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j - 1] + 1, Math.min(dp[i][j - 1] + 1, dp[i - 1][j] + 1));}}}return dp[s1.length()][s2.length()];}public static void main(String[] args) {String s1 = "中国人民";String s2 = "中华人民共和国";int similarity = calculateSimilarity(s1, s2);System.out.println("字符串相似度:" + similarity);}}```在上面的示例代码中,我们定义了一个calculateSimilarity方法,该方法接受两个中文字符串作为参数,并返回它们的相似度。

编辑距离算法(Levenshtein)

编辑距离算法(Levenshtein)

编辑距离算法(Levenshtein)编辑距离定义:编辑距离,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。

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。

例如将eeba转变成abac:1. eba(删除第⼀个e)2. aba(将剩下的e替换成a)3. abac(在末尾插⼊c)所以eeba和abac的编辑距离就是3俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念。

:算法就是简单的线性动态规划(最长上升⼦序列就属于线性动态规划)。

设我们要将s1变成s2定义状态矩阵edit[len1][len2],len1和len2分别是要⽐较的字符串s1和字符串s2的长度+1(+1是考虑到动归中,⼀个串为空的情况)然后,定义edit[i][j]是s1中前i个字符组成的串,和s2中前j个字符组成的串的编辑距离具体思想是,对于每个i,j从0开始依次递增,对于每⼀次j++,由于前j-1个字符跟i的编辑距离已经求出,所以只⽤考虑新加进来的第j个字符即可插⼊操作:在s1的前i个字符后插⼊⼀个字符ch,使得ch等于新加⼊的s2[j]。

于是插⼊字符ch的编辑距离就是edit[i][j-1]+1删除操作:删除s1[i],以期望s1[i-1]能与s2[j]匹配(如果s1[i-1]前边的⼏个字符能与s2[j]前边的⼏个字符有较好的匹配,那么这么做就能得到更好的结果)。

另外,对于s1[i-1]之前的字符跟s2[j]匹配的情况,edit[i-1][j]中已经考虑过。

于是删除字符ch的编辑距离就是edit[i-1][j]+1替换操作:期望s1[i]与s2[j]匹配,或者将s1[i]替换成s2[j]后匹配。

于是替换操作的编辑距离就是edit[i-1][j-1]+f(i,j)。

其中,当s1[i]==s2[j]时,f(i,j)为0;反之为1于是动态规划公式如下:if i == 0 且 j == 0,edit(i, j) = 0if i == 0 且 j > 0,edit(i, j) = jif i > 0 且j == 0,edit(i, j) = iif 0 < i ≤ 1 且 0 < j ≤ 1 ,edit(i, j) == min{ edit(i-1, j) + 1, edit(i, j-1) + 1, edit(i-1, j-1) + f(i, j) },当第⼀个字符串的第i个字符不等于第⼆个字符串的第j个字符时,f(i, j) = 1;否则,f(i, j) = 0。

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编辑距离算法底聪2010030020006编辑距离算法,即Levenshtein Distance (LD)算法。

这个算法其实是一个动态规划(DP)。

levenshtein() 返回两个字符串之间的Levenshtein 距离。

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。

例如把kitten 转换为sitting:sitten (k→s)sittin (e→i)sitting (→g)levenshtein() 函数给每个操作(替换、插入和删除)相同的权重。

不过,您可以通过设置可选的insert、replace、delete 参数,来定义每个操作的代价。

PHP String 函数,下面是C语言实现.代码Here is the definition of the class (distance.h):class Distance{public:int LD (char const *s, char const *t);private:int Minimum (int a, int b, int c);int *GetCellPointer (int *pOrigin, int col, int row, int nCols);int GetAt (int *pOrigin, int col, int row, int nCols);void PutAt (int *pOrigin, int col, int row, int nCols, int x);};Here is the implementation of the class (distance.cpp):#include "distance.h"#include <string.h>#include <malloc.h>//****************************// Get minimum of three values//****************************int Distance::Minimum (int a, int b, int c){int mi;mi = a;if (b < mi) {mi = b;}if (c < mi) {mi = c;}return mi;}//**************************************************// Get a pointer to the specified cell of the matrix//**************************************************int *Distance::GetCellPointer (int *pOrigin, int col, int row, int nCols) {return pOrigin + col + (row * (nCols + 1));}//*****************************************************// Get the contents of the specified cell in the matrix//*****************************************************int Distance::GetAt (int *pOrigin, int col, int row, int nCols){int *pCell;pCell = GetCellPointer (pOrigin, col, row, nCols);return *pCell;}//*******************************************************// Fill the specified cell in the matrix with the value x//*******************************************************void Distance::putAt (int *pOrigin, int col, int row, int nCols, int x) {int *pCell;pCell = GetCellPointer (pOrigin, col, row, nCols);*pCell = x;}//*****************************// Compute Levenshtein distance//*****************************int Distance::LD (char const *s, char const *t){int *d; // pointer to matrixint n; // length of sint m; // length of tint i; // iterates through sint j; // iterates through tchar s_i; // ith character of schar t_j; // jth character of tint cost; // costint result; // resultint cell; // contents of target cellint above; // contents of cell immediately aboveint left; // contents of cell immediately to leftint diag; // contents of cell immediately above and to leftint sz; // number of cells in matrix// Step 1n = strlen (s);m = strlen (t);if (n == 0) {return m;}if (m == 0) {return n;}sz = (n+1) * (m+1) * sizeof (int);d = (int *) malloc (sz);// Step 2for (i = 0; i <= n; i++) {PutAt (d, i, 0, n, i);}for (j = 0; j <= m; j++) {PutAt (d, 0, j, n, j);}// Step 3for (i = 1; i <= n; i++) {s_i = s[i-1];// Step 4for (j = 1; j <= m; j++) {t_j = t[j-1];// Step 5if (s_i == t_j) {cost = 0;}else {cost = 1;}// Step 6above = GetAt (d,i-1,j, n);left = GetAt (d,i, j-1, n);diag = GetAt (d, i-1,j-1, n);cell = Minimum (above + 1, left + 1, diag + cost);PutAt (d, i, j, n, cell);}}// Step 7result = GetAt (d, n, m, n);free (d);return result;}这个是自己尝试着写了下:#include "stdio.h"#include "malloc.h"#include "string.h"#define MAX(a,b) ((a)>(b)?(a):(b))void matrix_print(char *matrix, int row, int col){int i, j;for(i=0; i<row; i++){for(j=0; j<col; j++){printf("%4.2d", matrix[i*col+j]); } printf("\n");}}char matrix_value(char left, char top, char top_left, int cost) {char ret;ret = left<top?left:top;return ret<top_left?ret+1:top_left+(char)cost;}void main(){char *matrix;char str1[255], str2[255];int row, col;int i, j;int dis;double sim;printf("please input str1: ");scanf("%s", str1);printf("please input str2: ");scanf("%s", str2);//// 矩阵要比行列各多一来存储矩阵行列序号//row = strlen(str1) + 1;col = strlen(str2) + 1;//// 申请空间//matrix = (char*) malloc(col*row);//// 初始化首行、首列//for(i=0; i<row; i++) matrix[i*col] = i;for(j=0; j<col; j++) matrix[j] = j;//// 根据算法填充矩阵//// 当字符相同时cost=0, 否则cost=1. 也就是代码中的 !(str1[i-1]==str2[j-1])//// 取待填值(val)位置的3个邻居left,top,top-left的值来进行比较,取最小值(min)。

// 当 left或top 为最小值时, val=min+1.// 当 top-left 为最小值时, val=min+cost.//for(i=1; i<row; i++){for(j=1; j<col; j++) matrix[i*col+j] = matrix_value(matrix[i*col+j-1], matrix[(i-1)*col+j], matrix[(i-1)*col+j-1], !(str1[i-1]==str2[j-1]));}//// 打印矩阵//matrix_print(matrix, row, col);//// 矩阵最后的格子就是“编辑距离”//dis = matrix[(row*col - 1];printf("distance = %d\n", dis);//// 小应用。

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