评价Python字符串相似度的六种度量方法
字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。
评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑距离的一种特殊情况，只计算等长情况下替换操作的编辑次数，只能应用于两个等长字符串间的距离度量。
其他常用的度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离（Jaro–Winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、欧氏距离（Euclidean distance）等。
python-Levenshtein 使用
使用 pip install python-Levenshtein 指令安装 Levenshtein
1. difflib
2. hamming距离，str1和str2长度必须一致，描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数
3. 编辑距离，描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括 插入、删除、替换
4.计算莱文斯坦比
5.计算jaro距离
6. Jaro–Winkler距离
输出：
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发表于 01-24 08:06
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