Fuzzywuzzy és una biblioteca python que utilitza Levenshtein Distance per calcular les diferències entre seqüències i patrons que va ser desenvolupada i també de codi obert per SeatGeek, un servei que troba entrades d'esdeveniments de per tot Internet i mostrar-los en una plataforma.
Què és FuzzyWuzzy a Python?
FuzzyWuzzy és una biblioteca de Python que s'utilitza per a la concordança de cadenes. La concordança de cadenes difuses és el procés de trobar cadenes que coincideixen amb un patró determinat. Bàsicament, utilitza la distància de Levenshtein per calcular les diferències entre seqüències.
Quina és la proporció de conjunt de fitxes a FuzzyWuzzy?
Ratio de conjunt de fitxes utilitzant FuzzyWuzzy
Ratio de conjunt de fitxes realitza una operació de conjunt que treu les fitxes comunes en lloc de només tokenitzar les cadenes, ordenar i després enganxar les fitxes de nou junts. Les paraules addicionals o repetides iguals no importen.
Què és l'exemple de concordança difusa?
La concordança difusa (també anomenada Concordança aproximada de cadenes) és una tècnica que ajuda a identificar dos elements de text, cadenes o entrades que són aproximadament semblants però que no són exactament iguals Per Per exemple, prenguem el cas de la llista d'hotels a Nova York, tal com mostren Expedia i Priceline al gràfic següent.
Què s'utilitza Token_sort_ratio per a:-?
token_sort_ratio, els fitxes de cadena s'ordenen alfabèticament i després s'uneixen. Després d'això, una simple pelusa. s'aplica la relació per obtenir el percentatge de semblança. Això permet que casos com els casos judicials d'aquest exemple es marquin com a iguals.
