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python - 如何计算 python-Levenshtein.ratio

coder 2023-05-25 原文

根据python-Levenshtein.ratio来源:

https://github.com/miohtama/python-Levenshtein/blob/master/Levenshtein.c#L722

它被计算为 (lensum - ldist)/lensum。这适用于

# pip install python-Levenshtein
import Levenshtein
Levenshtein.distance('ab', 'a') # returns 1
Levenshtein.ratio('ab', 'a')    # returns 0.666666

然而，它似乎打破了

Levenshtein.distance('ab', 'ac')  # returns 1
Levenshtein.ratio('ab', 'ac')     # returns 0.5

我觉得我一定遗漏了一些非常简单的东西.. 但是为什么不 0.75？

最佳答案

'ab' 和 'ac' 的

Levenshtein 距离如下:

所以对齐是:

  a c
  a b

对齐长度 = 2
错配数 = 1

Levenshtein Distance 是 1 因为只需要一次替换即可将 ac 转换为 ab(或反向)

距离比 = (Levenshtein 距离)/(对齐长度) = 0.5

编辑

你在写

(lensum - ldist)/lensum = (1 - ldist/lensum) = 1 - 0.5 = 0.5。

但这是匹配(不是距离)
REFFRENCE ，你可能会注意到它的写法

匹配% 

p = (1 - l/m) × 100

其中 l 是 levenshtein 距离 而 m 是 两个 单词中最长的长度:

(注意:有些作者使用了两者中最长的，我使用了对齐长度)

(1 - 3/7) × 100 = 57.14...  

  (Word 1    Word 2    RATIO   Mis-Match   Match%
   AB         AB         0       0        (1 - 0/2 )*100  = 100%  
   CD         AB         1       2        (1 - 2/2 )*100  = 0%   
   AB         AC        .5       1        (1 - 1/2 )*100  = 50%

为什么有些作者除以对齐长度，而另一些则除以两者之一的最大长度？...，因为 Levenshtein 不考虑间隙。距离=编辑次数(插入+删除+替换)，而Needleman–Wunsch algorithm这是标准的全局对齐考虑差距。这是 Needleman–Wunsch 和 Levenshtein 之间的(差距)差异，所以 很多论文 使用 两个序列之间的最大距离(这是我自己的理解和 IAM不确定 100%)

这里是 IEEE TRANSACTIONS ON PAITERN ANALYSIS:Computation of Normalized Edit Distance and Applications本文归一化编辑距离如下:

Given two strings X and Y over a finite alphabet, the normalized edit distance between X and Y, d( X , Y ) is defined as the minimum of W( P ) / L ( P )w, here P is an editing path between X and Y , W ( P ) is the sum of the weights of the elementary edit operations of P, and L(P) is the number of these operations (length of P).

关于python - 如何计算 python-Levenshtein.ratio，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14260126/

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