レーベンシュタイン距離: テキストの類似性を測定するための究極のガイド
レーベンシュタイン距離は、編集距離とも呼ばれ、2 つの文字列間の類似性を評価するための基本的な指標です。ある文字列を別の文字列に変換するために必要な操作の最小数を計算します。これらの操作には次のものが含まれます:
- 挿入: 文字を追加します。
- 削除: キャラクターを削除します。
- 置換: ある文字を別の文字に置き換えます。
この概念は、スペルチェック、あいまい検索、DNA 配列比較など、多くの現代アプリケーションの中心となっています。
数学的概念
長さ ( n ) と ( m ) の 2 つの文字列 ( A ) と ( B ) の間のレーベンシュタイン距離は、動的計画法を使用して計算できます。サイズ ((n 1) 倍 (m 1)) の行列 ( D ) を定義します。ここで、各エントリ ( D[i][j] ) は、( A ) の最初の ( i ) 文字を次のように変換するための最小コストを表します。 ( B ) の最初の ( j ) 文字。
漸化式は次のとおりです。
Pythonの実装
レーベンシュタイン距離を計算するための簡単な Python 実装を次に示します。
def levenshtein_distance(a, b): n, m = len(a), len(b) dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] for i in range(n + 1): for j in range(m + 1): if i == 0: dp[i][j] = j elif j == 0: dp[i][j] = i elif a[i - 1] == b[j - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] else: dp[i][j] = 1 + min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) return dp[n][m] # Example usage print(levenshtein_distance("kitten", "sitting")) # Output: 3
実用的なアプリケーション
1. スペルチェック
スペル チェッカーは、レーベンシュタイン距離を使用してタイプミスの修正を提案します。たとえば、「helo」と入力すると、「hello」または「hero」が提案される可能性があります。
2. あいまい検索
検索エンジンでは、ユーザーがタイプミスやスペルミスをした場合でも、レーベンシュタインは結果を返すのに役立ちます。
3. DNA の比較
バイオインフォマティクスでは、この距離は 2 つの DNA 配列間の類似性を測定するのに役立ちます。各操作は潜在的な突然変異を表します。
4. 認証と不正検出
なりすまし詐欺を検出するシステムは、ユーザー入力を既存の記録と比較し、テキストの小さな違いを考慮できます。
最適化: メモリを削減したレーベンシュタイン距離
古典的なアルゴリズムは完全な行列を使用するため、メモリを大量に消費する可能性があります。幸いなことに、各 ( D[i][j] ) は ( D[i-1][j] )、( D[i][j-1] ) にのみ依存するため、メモリの 2 行のみを使用するように最適化できます。 )、および ( D[i-1][j-1] )。
def optimized_levenshtein(a, b): n, m = len(a), len(b) prev = list(range(m + 1)) curr = [0] * (m + 1) for i in range(1, n + 1): curr[0] = i for j in range(1, m + 1): insert = curr[j - 1] + 1 delete = prev[j] + 1 substitute = prev[j - 1] + (0 if a[i - 1] == b[j - 1] else 1) curr[j] = min(insert, delete, substitute) prev, curr = curr, prev return prev[m] # Example usage print(optimized_levenshtein("kitten", "sitting")) # Output: 3
結論
レーベンシュタイン距離は、さまざまな分野で広く使用されている強力で多用途のツールです。把握するのは簡単ですが、その最適化と複雑なアプリケーションにより、最新のシステムにおけるその価値が強調されます。
さらに詳しく調べるために、転置を考慮したダメラウ・レーベンシュタイン距離のような変形を考慮してください。これで、このツールをプロジェクトに統合したり、深い理解を示して同僚に感銘を与えたりする準備が整いました!
レーベンシュタイン距離について質問やアイデアがありますか?コメントでシェアしてください! ?
以上がレーベンシュタイン距離: テキストの類似性を測定するための究極のガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
