Inhaltsverzeichnis:
- Was ist FuzzyWuzzy in Python?
- Was ist das Token-Set-Verhältnis in FuzzyWuzzy?
- Was ist ein Fuzzy-Matching-Beispiel?
- Wofür wird Token_sort_ratio verwendet:-?
Video: Wie funktioniert FuzzyWuzzy?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-10 06:33
Fuzzywuzzy ist eine Python-Bibliothek, die Levenshtein Distance verwendet, um die Unterschiede zwischen Sequenzen und Mustern zu berechnen, die von SeatGeek, einem Dienst, der Veranst altungstickets findet, entwickelt und auch als Open-Source bereitgestellt wurde überall im Internet und präsentieren sie auf einer Plattform.
Was ist FuzzyWuzzy in Python?
FuzzyWuzzy ist eine Bibliothek von Python, die für String-Matching verwendet wird. Fuzzy-String-Matching ist der Prozess, Strings zu finden, die einem bestimmten Muster entsprechen. Grundsätzlich wird die Levenshtein-Distanz verwendet, um die Unterschiede zwischen Sequenzen zu berechnen.
Was ist das Token-Set-Verhältnis in FuzzyWuzzy?
Token-Set-Verhältnis mit FuzzyWuzzy
Token-Set-Verhältnis führt eine Set-Operation durch, die die gemeinsamen Token entfernt, anstatt nur die Zeichenketten zu tokenisieren, zu sortieren und dann einzufügen die Token wieder zusammen. Zusätzliche oder gleiche wiederholte Wörter spielen keine Rolle.
Was ist ein Fuzzy-Matching-Beispiel?
Fuzzy Matching (auch Approximate String Matching genannt) ist eine Technik, die hilft, zwei Textelemente, Strings oder Einträge zu identifizieren, die ungefähr ähnlich, aber nicht genau gleich sind Für Nehmen wir als Beispiel den Fall eines Hotels in New York, wie es von Expedia und Priceline in der folgenden Grafik gezeigt wird.
Wofür wird Token_sort_ratio verwendet:-?
token_sort_ratio, die String-Token werden alphabetisch sortiert und dann zusammengefügt. Danach ein einfaches Fuzz. wird angewendet, um den Ähnlichkeitsprozentsatz zu erh alten. Dadurch können Fälle wie Gerichtsfälle in diesem Beispiel als gleich markiert werden.
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