Fuzzywuzzy to biblioteka Pythona, która wykorzystuje Levenshtein Distance do obliczania różnic między sekwencjami i wzorcami, która została opracowana, a także udostępniona na zasadach open source przez SeatGeek, usługę wyszukującą bilety na wydarzenia z w całym Internecie i prezentuj je na jednej platformie.
Co to jest FuzzyWuzzy w Pythonie?
FuzzyWuzzy to biblioteka Pythona, która jest używana do dopasowywania ciągów. Rozmyte dopasowanie ciągów to proces wyszukiwania ciągów, które pasują do danego wzorca. Zasadniczo wykorzystuje odległość Levenshteina do obliczania różnic między sekwencjami.
Jaki jest współczynnik zestawu tokenów w FuzzyWuzzy?
Token Set Ratio przy użyciu FuzzyWuzzy
Token set ratio wykonuje operację zestawu, która usuwa wspólne tokeny zamiast tylko tokenizować ciągi, sortować, a następnie wklejać żetony razem. Dodatkowe lub te same powtarzające się słowa nie mają znaczenia.
Co to jest przykład dopasowania rozmytego?
Dopasowywanie rozmyte (zwane również przybliżonym dopasowywaniem ciągów) to technika, która pomaga zidentyfikować dwa elementy tekstu, ciągi lub wpisy, które są w przybliżeniu podobne, ale nie są dokładnie takie same Dla Weźmy na przykład listę hoteli w Nowym Jorku, jak pokazano na poniższej grafice przez Expedia i Priceline.
Do czego służy Token_sort_ratio:-?
token_sort_ratio, tokeny string są sortowane alfabetycznie, a następnie łączone ze sobą. Po tym prosty fuzz. współczynnik jest stosowany w celu uzyskania procentu podobieństwa. Dzięki temu sprawy, takie jak sprawy sądowe w tym przykładzie, mogą być oznaczone jako takie same.
