在Python中编辑距离

Question

我正在使用Python编写拼写检查程序。我有一个有效单词列表（字典），我需要从这个字典中输出一个单词列表，它与给定的无效单词的编辑距离为2。

我知道我需要从无效单词生成一个编辑距离为1的列表开始（然后再对所有生成的单词再次运行）。我有三个方法，插入（...），删除（...）和更改（...）应输出编辑距离为1的单词列表，其中插入输出所有有效单词多于一个字母的单词给定的单词，删除输出所有有效单词少一个字母的单词，并且更改输出所有有效单词和一个不同的单词。

我查了很多地方，但我似乎无法找到描述这个过程的算法。我提出的所有想法都涉及多次遍历字典列表，这将非常耗时。如果有人能提供一些见解，我将非常感激。

Answer 1

你正在看的东西叫做编辑距离，这里是nice explanation on wiki。有很多方法可以定义两个单词之间的距离，你想要的那个被称为Levenshtein距离，这里是python中的DP实现。

def levenshteinDistance(s1, s2):
    if len(s1) > len(s2):
        s1, s2 = s2, s1

    distances = range(len(s1) + 1)
    for i2, c2 in enumerate(s2):
        distances_ = [i2+1]
        for i1, c1 in enumerate(s1):
            if c1 == c2:
                distances_.append(distances[i1])
            else:
                distances_.append(1 + min((distances[i1], distances[i1 + 1], distances_[-1])))
        distances = distances_
    return distances[-1]

还有一个couple of more implementations are here。

Answer 2

这是Levenshtein距离的版本

def edit_distance(s1, s2):
    m=len(s1)+1
    n=len(s2)+1

    tbl = {}
    for i in range(m): tbl[i,0]=i
    for j in range(n): tbl[0,j]=j
    for i in range(1, m):
        for j in range(1, n):
            cost = 0 if s1[i-1] == s2[j-1] else 1
            tbl[i,j] = min(tbl[i, j-1]+1, tbl[i-1, j]+1, tbl[i-1, j-1]+cost)

    return tbl[i,j]

print(edit_distance("Helloworld", "HalloWorld"))

Answer 3

#this calculates edit distance not levenstein edit distance
word1="rice"

word2="ice"

len_1=len(word1)

len_2=len(word2)

x =[[0]*(len_2+1) for _ in range(len_1+1)]#the matrix whose last element ->edit distance

for i in range(0,len_1+1): #initialization of base case values

    x[i][0]=i
for j in range(0,len_2+1):

    x[0][j]=j
for i in range (1,len_1+1):

    for j in range(1,len_2+1):

        if word1[i-1]==word2[j-1]:
            x[i][j] = x[i-1][j-1] 

        else :
            x[i][j]= min(x[i][j-1],x[i-1][j],x[i-1][j-1])+1

print x[i][j]

Answer 4

您描述的特定算法称为Levenshtein距离。一个快速的谷歌抛出了几个Python库和配方来计算它。

Answer 5

此任务需要最小编辑距离。

以下是我的版本MED a.k.a Levenshtein Distance。

def MED_character(str1,str2):
    cost=0
    len1=len(str1)
    len2=len(str2)

    #output the length of other string in case the length of any of the string is zero
    if len1==0:
        return len2
    if len2==0:
        return len1

    accumulator = [[0 for x in range(len2)] for y in range(len1)] #initializing a zero matrix

    # initializing the base cases
    for i in range(0,len1):
        accumulator[i][0] = i;
    for i in range(0,len2):
        accumulator[0][i] = i;

    # we take the accumulator and iterate through it row by row. 
    for i in range(1,len1):
        char1=str1[i]
        for j in range(1,len2):
            char2=str2[j]
            cost1=0
            if char1!=char2:
                cost1=2 #cost for substitution
            accumulator[i][j]=min(accumulator[i-1][j]+1, accumulator[i][j-1]+1, accumulator[i-1][j-1] + cost1 )

    cost=accumulator[len1-1][len2-1]
    return cost

Answer 6

标准库中的difflib具有各种用于序列匹配的实用程序，包括您可以使用的get_close_matches方法。它使用了一种改编自Ratcliff和Obershelp的算法。

来自文档

from difflib import get_close_matches

# Yields ['apple', 'ape']
get_close_matches('appel', ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy'])

Answer 7

而不是使用Levenshtein距离算法使用BK树或TRIE，因为这些算法的复杂性较低，然后编辑距离。很好地浏览这些主题将给出详细的描述。

这个link将帮助您更多地进行拼写检查。