পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্যের স্ট্রিংয়ের জন্য আরও ভাল মিলের র‌্যাঙ্কিং অ্যালগরিদম


152

আমি একটি স্ট্রিং মিলের অ্যালগরিদম সন্ধান করছি যা সাধারণত প্রস্তাবিত (লেভেনস্টেইন দূরত্ব, সাউন্ডেক্স, ইত্যাদি) এর চেয়ে পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্যের স্ট্রিংয়ের উপর আরও ভাল ফলাফল দেয়।

উদাহরণ স্বরূপ,

স্ট্রিং এ: "রবার্ট",

তারপরে বি স্ট্রিং: "অ্যামি রবার্টসন"

এর চেয়ে ভাল ম্যাচ হবে

স্ট্রিং সি: "রিচার্ড"

এছাড়াও, অগ্রাধিকার হিসাবে, এই অ্যালগরিদমটি ভাষা অজ্ঞায়নের (ইংরেজি ব্যতীত অন্যান্য ভাষায়ও কাজ করে) হওয়া উচিত।



এছাড়াও পরীক্ষা করে দেখুন: ডাইসের গুণমান
avid_useR

উত্তর:


155

ক্যাটালিসফ্টের সাইমন হোয়াইট খুব চালাক অ্যালগরিদম সম্পর্কে একটি নিবন্ধ লিখেছিলেন যা সংলগ্ন চরিত্রের জোড়াগুলির তুলনা করে যা আমার উদ্দেশ্যগুলির জন্য সত্যই ভাল কাজ করে:

http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html

সাইমনের অ্যালগরিদমের জাভা সংস্করণ রয়েছে এবং এর নীচে আমি এর একটি পিএল / রুবি সংস্করণ লিখেছি (মার্ক ওয়াং-ভ্যানহারেনের সম্পর্কিত ফোরাম এন্ট্রি মন্তব্যে করা সরল রুবি সংস্করণ থেকে নেওয়া) যাতে আমি এটি আমার পোস্টগ্রিজ এসকিউএল কোয়েরিতে ব্যবহার করতে পারি:

CREATE FUNCTION string_similarity(str1 varchar, str2 varchar)
RETURNS float8 AS '

str1.downcase! 
pairs1 = (0..str1.length-2).collect {|i| str1[i,2]}.reject {
  |pair| pair.include? " "}
str2.downcase! 
pairs2 = (0..str2.length-2).collect {|i| str2[i,2]}.reject {
  |pair| pair.include? " "}
union = pairs1.size + pairs2.size 
intersection = 0 
pairs1.each do |p1| 
  0.upto(pairs2.size-1) do |i| 
    if p1 == pairs2[i] 
      intersection += 1 
      pairs2.slice!(i) 
      break 
    end 
  end 
end 
(2.0 * intersection) / union

' LANGUAGE 'plruby';

একটি যাদুমন্ত্র মত কাজ করে!


32
আপনি উত্তরটি পেয়েছেন এবং 4 মিনিটের মধ্যে সমস্ত লিখেছেন? চিত্তাকর্ষক!
ম্যাট জে

28
আমি কিছু গবেষণা এবং বাস্তবায়নের পরে আমার উত্তর প্রস্তুত। আমি অন্য যে কেউ বিকল্প অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ব্যবহারিক উত্তরের জন্য এসও এর সন্ধান করতে এসেছি তার উপকারে এখানে রেখেছি কারণ সম্পর্কিত প্রশ্নের বেশিরভাগ উত্তর লেভেনস্টাইন বা সাউন্ডেক্সের চারদিকে ঘোরে বলে মনে হয়।
মার্জাগাও

18
শুধু আমি যা খুঁজছিলাম। আপনি কি আমাকে বিয়ে করবেন?
ব্ল্যাকটি

6
@JasonSundram সঠিক - আসলে, এই হল চরিত্র-স্তরের bigrams উপর সুপরিচিত পাশা সহগ, লেখক হিসাবে "সংযোজন" লিখেছেন (পৃষ্ঠার নীচের অংশে অবস্থিত)।
ফ্রেড ফু

4
একক বিচ্ছিন্ন বর্ণের স্ট্রিংগুলির সাথে এই উদাহরণের মতো পার্থক্য হিসাবে তুলনা করার সময় এটি 1 (100% ম্যাচ) এর একটি "স্কোর" string_similarity("vitamin B", "vitamin C") #=> 1দেয়: এই জাতীয় আচরণ রোধ করার কোনও সহজ উপায় আছে কি?
মিঃ যোশিজি

77

মারজাগাওর উত্তর দারুণ। আমি এটি সি # তে রূপান্তর করেছি তাই আমি ভেবেছিলাম এটি এখানে পোস্ট করব:

পেস্টবিন লিংক

/// <summary>
/// This class implements string comparison algorithm
/// based on character pair similarity
/// Source: http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
/// </summary>
public class SimilarityTool
{
    /// <summary>
    /// Compares the two strings based on letter pair matches
    /// </summary>
    /// <param name="str1"></param>
    /// <param name="str2"></param>
    /// <returns>The percentage match from 0.0 to 1.0 where 1.0 is 100%</returns>
    public double CompareStrings(string str1, string str2)
    {
        List<string> pairs1 = WordLetterPairs(str1.ToUpper());
        List<string> pairs2 = WordLetterPairs(str2.ToUpper());

        int intersection = 0;
        int union = pairs1.Count + pairs2.Count;

        for (int i = 0; i < pairs1.Count; i++)
        {
            for (int j = 0; j < pairs2.Count; j++)
            {
                if (pairs1[i] == pairs2[j])
                {
                    intersection++;
                    pairs2.RemoveAt(j);//Must remove the match to prevent "GGGG" from appearing to match "GG" with 100% success

                    break;
                }
            }
        }

        return (2.0 * intersection) / union;
    }

    /// <summary>
    /// Gets all letter pairs for each
    /// individual word in the string
    /// </summary>
    /// <param name="str"></param>
    /// <returns></returns>
    private List<string> WordLetterPairs(string str)
    {
        List<string> AllPairs = new List<string>();

        // Tokenize the string and put the tokens/words into an array
        string[] Words = Regex.Split(str, @"\s");

        // For each word
        for (int w = 0; w < Words.Length; w++)
        {
            if (!string.IsNullOrEmpty(Words[w]))
            {
                // Find the pairs of characters
                String[] PairsInWord = LetterPairs(Words[w]);

                for (int p = 0; p < PairsInWord.Length; p++)
                {
                    AllPairs.Add(PairsInWord[p]);
                }
            }
        }

        return AllPairs;
    }

    /// <summary>
    /// Generates an array containing every 
    /// two consecutive letters in the input string
    /// </summary>
    /// <param name="str"></param>
    /// <returns></returns>
    private string[] LetterPairs(string str)
    {
        int numPairs = str.Length - 1;

        string[] pairs = new string[numPairs];

        for (int i = 0; i < numPairs; i++)
        {
            pairs[i] = str.Substring(i, 2);
        }

        return pairs;
    }
}

2
+100 যদি আমি পারতাম, আপনি কেবল আমাকে একটি কঠিন দিন কাজের সাথীকে বাঁচিয়েছিলেন! চিয়ার্স।
vvohra87

1
খুব সুন্দর! আমার কাছে একমাত্র পরামর্শ, এটি একটি এক্সটেনশনে পরিণত করা।
লেভিটিকন

+1 টি! দুর্দান্ত যে এটি কাজ করে, জাভাতেও সামান্য পরিবর্তন করে। লেভেনস্টেইনের চেয়ে এটি আরও ভাল প্রতিক্রিয়া দেখায় বলে মনে হয়।
জেইন

1
আমি এটি নীচে একটি এক্সটেনশন পদ্ধতিতে রূপান্তর করে এমন একটি সংস্করণ যুক্ত করেছি। মূল সংস্করণ এবং দুর্দান্ত অনুবাদটির জন্য ধন্যবাদ
ফ্রাঙ্ক রুন্দাতজ

@ মিশেল লা ভোই আপনাকে ধন্যবাদ, এটি খুব সুন্দর! যদিও এতে সামান্য সমস্যা রয়েছে (2.0 * intersection) / union- দুটি খালি স্ট্রিংয়ের সাথে তুলনা করার সময় আমি Double.NaN পাই।
ভোজটাচ দোহনাল

41

মারজাগাওর উত্তরের এখানে আরও একটি সংস্করণ , পাইথনে লেখা এটি:

def get_bigrams(string):
    """
    Take a string and return a list of bigrams.
    """
    s = string.lower()
    return [s[i:i+2] for i in list(range(len(s) - 1))]

def string_similarity(str1, str2):
    """
    Perform bigram comparison between two strings
    and return a percentage match in decimal form.
    """
    pairs1 = get_bigrams(str1)
    pairs2 = get_bigrams(str2)
    union  = len(pairs1) + len(pairs2)
    hit_count = 0
    for x in pairs1:
        for y in pairs2:
            if x == y:
                hit_count += 1
                break
    return (2.0 * hit_count) / union

if __name__ == "__main__":
    """
    Run a test using the example taken from:
    http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
    """
    w1 = 'Healed'
    words = ['Heard', 'Healthy', 'Help', 'Herded', 'Sealed', 'Sold']

    for w2 in words:
        print('Healed --- ' + w2)
        print(string_similarity(w1, w2))
        print()

2
স্ট্রিং_সিমারিটিতে একটি ছোট বাগ আছে যখন কোনও শব্দের মধ্যে নকল এনগ্রাম থাকে, ফলে অভিন্ন স্ট্রিংয়ের জন্য স্কোর> 1 হয়। "হিট_কাউন্ট + = 1" এর পরে 'ব্রেক' যুক্ত করা এটি ঠিক করে।
jbaiter

1
@ জবায়েটার: ভাল ক্যাচ আপনার পরিবর্তনগুলি প্রতিবিম্বিত করতে আমি এটি পরিবর্তন করেছি।
জন রুটলেজ

3
সাইমন হোয়াইটের নিবন্ধে, তিনি বলেছেন "নোট করুন যে যখনই কোনও ম্যাচ পাওয়া যায়, একই চরিত্রের জুটির বিরুদ্ধে একাধিকবার ম্যাচ খেলতে আমাদের রোধ করতে সেই চরিত্রের জুটি দ্বিতীয় অ্যারে তালিকা থেকে সরানো হয় Otherwise 'জিজি' এর বিপরীতে)) "আমি এই বক্তব্যটিকে পরিবর্তন করে বলব যে এটি নিখুঁত মিলের চেয়ে উচ্চতর মান দেয়। এটিকে আমলে না নিলে, এটির ফলাফলও মনে হয় যে অ্যালগরিদমটি ট্রানজিটিভ নয় (মিল (x, y) = / = মিল (y, x))। জোড় যুক্ত 2. রেম (y) যোগ করার পরে হিট_কাউন্ট + = 1 লাইনটি সমস্যার সমাধান করে।
নিনজামিটাইমবার্স

17

সাইমন হোয়াইটের দ্বারা প্রস্তাবিত স্ট্রাইক্যাম্যাচ অ্যালগরিদমের আমার পিএইচপি বাস্তবায়ন এখানে। সুবিধা (যেমন এটি লিঙ্কটিতে বলা আছে) হ'ল:

  • লেক্সিকাল মিলের একটি সত্য প্রতিফলন - ছোট পার্থক্য সহ স্ট্রিংগুলি অনুরূপ হিসাবে স্বীকৃত হওয়া উচিত। বিশেষত, একটি উল্লেখযোগ্য সাবস্ট্রিং ওভারল্যাপ স্ট্রিংগুলির মধ্যে একটি উচ্চ স্তরের মিলের দিকে নির্দেশ করা উচিত।

  • শব্দের ক্রম পরিবর্তনের একটি দৃust়তা - দুটি স্ট্রিং যা একই শব্দ ধারণ করে, তবে একটি ভিন্ন ক্রমে, একইরূপে হিসাবে স্বীকৃত হওয়া উচিত। অন্যদিকে, যদি একটি স্ট্রিং অন্যটিতে থাকা চরিত্রগুলির মধ্যে কেবল একটি এলোমেলো এনজગ્રામ হয়, তবে এটি (সাধারণত) ভিন্ন হিসাবে স্বীকৃত হওয়া উচিত।

  • ভাষার স্বাধীনতা - অ্যালগরিদমটি কেবল ইংরেজিতেই নয়, বিভিন্ন ভাষায়ও কাজ করা উচিত।

<?php
/**
 * LetterPairSimilarity algorithm implementation in PHP
 * @author Igal Alkon
 * @link http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
 */
class LetterPairSimilarity
{
    /**
     * @param $str
     * @return mixed
     */
    private function wordLetterPairs($str)
    {
        $allPairs = array();

        // Tokenize the string and put the tokens/words into an array

        $words = explode(' ', $str);

        // For each word
        for ($w = 0; $w < count($words); $w++)
        {
            // Find the pairs of characters
            $pairsInWord = $this->letterPairs($words[$w]);

            for ($p = 0; $p < count($pairsInWord); $p++)
            {
                $allPairs[] = $pairsInWord[$p];
            }
        }

        return $allPairs;
    }

    /**
     * @param $str
     * @return array
     */
    private function letterPairs($str)
    {
        $numPairs = mb_strlen($str)-1;
        $pairs = array();

        for ($i = 0; $i < $numPairs; $i++)
        {
            $pairs[$i] = mb_substr($str,$i,2);
        }

        return $pairs;
    }

    /**
     * @param $str1
     * @param $str2
     * @return float
     */
    public function compareStrings($str1, $str2)
    {
        $pairs1 = $this->wordLetterPairs(strtoupper($str1));
        $pairs2 = $this->wordLetterPairs(strtoupper($str2));

        $intersection = 0;

        $union = count($pairs1) + count($pairs2);

        for ($i=0; $i < count($pairs1); $i++)
        {
            $pair1 = $pairs1[$i];

            $pairs2 = array_values($pairs2);
            for($j = 0; $j < count($pairs2); $j++)
            {
                $pair2 = $pairs2[$j];
                if ($pair1 === $pair2)
                {
                    $intersection++;
                    unset($pairs2[$j]);
                    break;
                }
            }
        }

        return (2.0*$intersection)/$union;
    }
}

17

জন রুটলেজের উত্তরের একটি সংক্ষিপ্ত সংস্করণ :

def get_bigrams(string):
    '''
    Takes a string and returns a list of bigrams
    '''
    s = string.lower()
    return {s[i:i+2] for i in xrange(len(s) - 1)}

def string_similarity(str1, str2):
    '''
    Perform bigram comparison between two strings
    and return a percentage match in decimal form
    '''
    pairs1 = get_bigrams(str1)
    pairs2 = get_bigrams(str2)
    return (2.0 * len(pairs1 & pairs2)) / (len(pairs1) + len(pairs2))

এমনকি intersectionপরিবর্তনশীল একটি লাইন বর্জ্য।
চিবুয়েজ ওপাটা

14

এই আলোচনা সত্যিই সহায়ক হয়েছে, ধন্যবাদ। আমি এক্সেলের সাথে ব্যবহারের জন্য অ্যালগরিদমকে ভিবিএতে রূপান্তরিত করেছি এবং একটি ওয়ার্কশিট ফাংশনের কয়েকটি সংস্করণ লিখেছি, একটি স্ট্রিংয়ের একটি জুড়িের সহজ তুলনা করার জন্য, অন্যটি একটি স্ট্রিংকে স্ট্রিং / অ্যারের সাথে রেঞ্জের সাথে তুলনা করার জন্য। StrSimLookup সংস্করণটি সর্বশেষ সেরা ম্যাচটিকে স্ট্রিং, অ্যারে সূচক বা অনুরূপ মেট্রিক হিসাবে ফিরিয়ে দেয়।

এই প্রয়োগটি সাইমন হোয়াইটের ওয়েবসাইটে অ্যামাজনের উদাহরণে তালিকাভুক্ত একই ফলাফলগুলি কম স্কোরিং ম্যাচে কিছু ছোটখাটো ব্যতিক্রম সহ উত্পন্ন করে; পার্থক্যটি কমেছে তা নিশ্চিত নয়, ভিবিএর স্প্লিট ফাংশন হতে পারে তবে এটি আমার উদ্দেশ্যগুলির জন্য ঠিকঠাক কাজ করায় আমি তদন্ত করিনি।

'Implements functions to rate how similar two strings are on
'a scale of 0.0 (completely dissimilar) to 1.0 (exactly similar)
'Source:   http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
'Author: Bob Chatham, bob.chatham at gmail.com
'9/12/2010

Option Explicit

Public Function stringSimilarity(str1 As String, str2 As String) As Variant
'Simple version of the algorithm that computes the similiarity metric
'between two strings.
'NOTE: This verision is not efficient to use if you're comparing one string
'with a range of other values as it will needlessly calculate the pairs for the
'first string over an over again; use the array-optimized version for this case.

    Dim sPairs1 As Collection
    Dim sPairs2 As Collection

    Set sPairs1 = New Collection
    Set sPairs2 = New Collection

    WordLetterPairs str1, sPairs1
    WordLetterPairs str2, sPairs2

    stringSimilarity = SimilarityMetric(sPairs1, sPairs2)

    Set sPairs1 = Nothing
    Set sPairs2 = Nothing

End Function

Public Function strSimA(str1 As Variant, rRng As Range) As Variant
'Return an array of string similarity indexes for str1 vs every string in input range rRng
    Dim sPairs1 As Collection
    Dim sPairs2 As Collection
    Dim arrOut As Variant
    Dim l As Long, j As Long

    Set sPairs1 = New Collection

    WordLetterPairs CStr(str1), sPairs1

    l = rRng.Count
    ReDim arrOut(1 To l)
    For j = 1 To l
        Set sPairs2 = New Collection
        WordLetterPairs CStr(rRng(j)), sPairs2
        arrOut(j) = SimilarityMetric(sPairs1, sPairs2)
        Set sPairs2 = Nothing
    Next j

    strSimA = Application.Transpose(arrOut)

End Function

Public Function strSimLookup(str1 As Variant, rRng As Range, Optional returnType) As Variant
'Return either the best match or the index of the best match
'depending on returnTYype parameter) between str1 and strings in rRng)
' returnType = 0 or omitted: returns the best matching string
' returnType = 1           : returns the index of the best matching string
' returnType = 2           : returns the similarity metric

    Dim sPairs1 As Collection
    Dim sPairs2 As Collection
    Dim metric, bestMetric As Double
    Dim i, iBest As Long
    Const RETURN_STRING As Integer = 0
    Const RETURN_INDEX As Integer = 1
    Const RETURN_METRIC As Integer = 2

    If IsMissing(returnType) Then returnType = RETURN_STRING

    Set sPairs1 = New Collection

    WordLetterPairs CStr(str1), sPairs1

    bestMetric = -1
    iBest = -1

    For i = 1 To rRng.Count
        Set sPairs2 = New Collection
        WordLetterPairs CStr(rRng(i)), sPairs2
        metric = SimilarityMetric(sPairs1, sPairs2)
        If metric > bestMetric Then
            bestMetric = metric
            iBest = i
        End If
        Set sPairs2 = Nothing
    Next i

    If iBest = -1 Then
        strSimLookup = CVErr(xlErrValue)
        Exit Function
    End If

    Select Case returnType
    Case RETURN_STRING
        strSimLookup = CStr(rRng(iBest))
    Case RETURN_INDEX
        strSimLookup = iBest
    Case Else
        strSimLookup = bestMetric
    End Select

End Function

Public Function strSim(str1 As String, str2 As String) As Variant
    Dim ilen, iLen1, ilen2 As Integer

    iLen1 = Len(str1)
    ilen2 = Len(str2)

    If iLen1 >= ilen2 Then ilen = ilen2 Else ilen = iLen1

    strSim = stringSimilarity(Left(str1, ilen), Left(str2, ilen))

End Function

Sub WordLetterPairs(str As String, pairColl As Collection)
'Tokenize str into words, then add all letter pairs to pairColl

    Dim Words() As String
    Dim word, nPairs, pair As Integer

    Words = Split(str)

    If UBound(Words) < 0 Then
        Set pairColl = Nothing
        Exit Sub
    End If

    For word = 0 To UBound(Words)
        nPairs = Len(Words(word)) - 1
        If nPairs > 0 Then
            For pair = 1 To nPairs
                pairColl.Add Mid(Words(word), pair, 2)
            Next pair
        End If
    Next word

End Sub

Private Function SimilarityMetric(sPairs1 As Collection, sPairs2 As Collection) As Variant
'Helper function to calculate similarity metric given two collections of letter pairs.
'This function is designed to allow the pair collections to be set up separately as needed.
'NOTE: sPairs2 collection will be altered as pairs are removed; copy the collection
'if this is not the desired behavior.
'Also assumes that collections will be deallocated somewhere else

    Dim Intersect As Double
    Dim Union As Double
    Dim i, j As Long

    If sPairs1.Count = 0 Or sPairs2.Count = 0 Then
        SimilarityMetric = CVErr(xlErrNA)
        Exit Function
    End If

    Union = sPairs1.Count + sPairs2.Count
    Intersect = 0

    For i = 1 To sPairs1.Count
        For j = 1 To sPairs2.Count
            If StrComp(sPairs1(i), sPairs2(j)) = 0 Then
                Intersect = Intersect + 1
                sPairs2.Remove j
                Exit For
            End If
        Next j
    Next i

    SimilarityMetric = (2 * Intersect) / Union

End Function

@ বিচ্যাথাম এটি অত্যন্ত কার্যকর বলে মনে হচ্ছে তবে আমি ভিবিএতে নতুন এবং কোডটি কিছুটা চ্যালেঞ্জপ্রাপ্ত। আপনার অবদানকে কাজে লাগায় এমন কোনও এক্সেল ফাইল পোস্ট করা কি আপনার পক্ষে সম্ভব? আমার উদ্দেশ্যগুলির জন্য আমি প্রায় 1000 এন্ট্রি সহ এক্সেলের একক কলাম থেকে অনুরূপ প্রথম নামের সাথে মেলে এটি ব্যবহার করতে আশা করি (এখানে উদ্ধৃত: ড্রপবক্স / এস / ফডলিলন9zxgi882/ first-names- excerpt.xlsx )। আমি তখন লোক অনুসন্ধানে প্রতিযোগিতা হিসাবে মিলগুলি ব্যবহার করব। (আরও দেখুন সফ্টওয়্যাররেস.সটাকেক্সচেঞ্জ / প্রশ্ন
38227/…

12

আমি দুঃখিত, উত্তরটি লেখক আবিষ্কার করেন নি। এটি একটি সুপরিচিত অ্যালগরিদম যা ডিজিটাল সরঞ্জাম কর্পোরেশন প্রথম উপস্থিত হয়েছিল এবং প্রায়শই শিংলিং হিসাবে পরিচিত।

http://www.hpl.hp.com/techreports/Compaq-DEC/SRC-TN-1997-015.pdf


10

আমি সাইমন হোয়াইটের অ্যালগরিদমকে পিএল / পিজিএসকিউএল অনুবাদ করেছিলাম। এটি আমার অবদান।

<!-- language: lang-sql -->

create or replace function spt1.letterpairs(in p_str varchar) 
returns varchar  as 
$$
declare

    v_numpairs integer := length(p_str)-1;
    v_pairs varchar[];

begin

    for i in 1 .. v_numpairs loop
        v_pairs[i] := substr(p_str, i, 2);
    end loop;

    return v_pairs;

end;
$$ language 'plpgsql';

--===================================================================

create or replace function spt1.wordletterpairs(in p_str varchar) 
returns varchar as
$$
declare
    v_allpairs varchar[];
    v_words varchar[];
    v_pairsinword varchar[];
begin
    v_words := regexp_split_to_array(p_str, '[[:space:]]');

    for i in 1 .. array_length(v_words, 1) loop
        v_pairsinword := spt1.letterpairs(v_words[i]);

        if v_pairsinword is not null then
            for j in 1 .. array_length(v_pairsinword, 1) loop
                v_allpairs := v_allpairs || v_pairsinword[j];
            end loop;
        end if;

    end loop;


    return v_allpairs;
end;
$$ language 'plpgsql';

--===================================================================

create or replace function spt1.arrayintersect(ANYARRAY, ANYARRAY)
returns anyarray as 
$$
    select array(select unnest($1) intersect select unnest($2))
$$ language 'sql';

--===================================================================

create or replace function spt1.comparestrings(in p_str1 varchar, in p_str2 varchar)
returns float as
$$
declare
    v_pairs1 varchar[];
    v_pairs2 varchar[];
    v_intersection integer;
    v_union integer;
begin
    v_pairs1 := wordletterpairs(upper(p_str1));
    v_pairs2 := wordletterpairs(upper(p_str2));
    v_union := array_length(v_pairs1, 1) + array_length(v_pairs2, 1); 

    v_intersection := array_length(arrayintersect(v_pairs1, v_pairs2), 1);

    return (2.0 * v_intersection / v_union);
end;
$$ language 'plpgsql'; 

আমার পোস্টগ্রিজ এসকিউএল এ কাজ করে যার কোনও নিবিড় সমর্থন নেই! ধন্যবাদ!
হোস্টনিক

ধন্যবাদ! কীভাবে আপনি ওরাকল এসকিউএল এ এটি করবেন?
ওলোভহম

এই বন্দরটি ভুল। সঠিক স্ট্রিং ১ টি ফিরে আসে না
ব্র্যান্ডন উইগফিল্ড

9

স্ট্রিং সিম্যারিটি মেট্রিক্সে স্ট্রিং তুলনা ব্যবহৃত বিভিন্ন মেট্রিকের একটি ওভারভিউ রয়েছে ( উইকিপিডিয়ায় একটি সংক্ষিপ্তসারও রয়েছে)। এই মেট্রিকগুলির বেশিরভাগটি একটি লাইব্রেরির সিমমেট্রিকগুলিতে প্রয়োগ করা হয় ।

তবুও মেট্রিকের আরেকটি উদাহরণ, প্রদত্ত সংক্ষিপ্তসারটিতে অন্তর্ভুক্ত নয় উদাহরণস্বরূপ সংকোচনের দূরত্ব ( কোলমোগোরভের জটিলতা অনুমান করার চেষ্টা করা ), যা আপনি উপস্থাপন করেছেন তার চেয়ে কিছুটা দীর্ঘতর পাঠ্যের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

আপনি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণের আরও বিস্তৃত বিষয় দেখার বিষয়েও বিবেচনা করতে পারেন । এই আর প্যাকেজগুলি আপনাকে দ্রুত শুরু করতে পারে (বা কমপক্ষে কিছু ধারণা দিতে পারে)।

এবং একটি শেষ সম্পাদনা - এসও তে এই বিষয়ে অন্যান্য প্রশ্নগুলি অনুসন্ধান করুন, সম্পর্কিত কয়েকটি আছে।


9

অ্যালগরিদমের একটি দ্রুত পিএইচপি সংস্করণ:

/**
 *
 * @param $str
 * @return mixed
 */
private static function wordLetterPairs ($str)
{
    $allPairs = array();

    // Tokenize the string and put the tokens/words into an array

    $words = explode(' ', $str);

    // For each word
    for ($w = 0; $w < count($words); $w ++) {
        // Find the pairs of characters
        $pairsInWord = self::letterPairs($words[$w]);

        for ($p = 0; $p < count($pairsInWord); $p ++) {
            $allPairs[$pairsInWord[$p]] = $pairsInWord[$p];
        }
    }

    return array_values($allPairs);
}

/**
 *
 * @param $str
 * @return array
 */
private static function letterPairs ($str)
{
    $numPairs = mb_strlen($str) - 1;
    $pairs = array();

    for ($i = 0; $i < $numPairs; $i ++) {
        $pairs[$i] = mb_substr($str, $i, 2);
    }

    return $pairs;
}

/**
 *
 * @param $str1
 * @param $str2
 * @return float
 */
public static function compareStrings ($str1, $str2)
{
    $pairs1 = self::wordLetterPairs(mb_strtolower($str1));
    $pairs2 = self::wordLetterPairs(mb_strtolower($str2));


    $union = count($pairs1) + count($pairs2);

    $intersection = count(array_intersect($pairs1, $pairs2));

    return (2.0 * $intersection) / $union;
}

আমার যে ডেটা ছিল তার জন্য (প্রায় 2300 তুলনা) আমার চলমান সময়টি ছিল 0.58 সেকেন্ডের সাথে ইগাল অ্যালকন সলিউশন বনাম আমার সাথে 0.35 সেকেন্ড।


9

সুন্দর স্কালার একটি সংস্করণ:

  def pairDistance(s1: String, s2: String): Double = {

    def strToPairs(s: String, acc: List[String]): List[String] = {
      if (s.size < 2) acc
      else strToPairs(s.drop(1),
        if (s.take(2).contains(" ")) acc else acc ::: List(s.take(2)))
    }

    val lst1 = strToPairs(s1.toUpperCase, List())
    val lst2 = strToPairs(s2.toUpperCase, List())

    (2.0 * lst2.intersect(lst1).size) / (lst1.size + lst2.size)

  }

6

এখানে আর সংস্করণটি দেওয়া হল:

get_bigrams <- function(str)
{
  lstr = tolower(str)
  bigramlst = list()
  for(i in 1:(nchar(str)-1))
  {
    bigramlst[[i]] = substr(str, i, i+1)
  }
  return(bigramlst)
}

str_similarity <- function(str1, str2)
{
   pairs1 = get_bigrams(str1)
   pairs2 = get_bigrams(str2)
   unionlen  = length(pairs1) + length(pairs2)
   hit_count = 0
   for(x in 1:length(pairs1)){
        for(y in 1:length(pairs2)){
            if (pairs1[[x]] == pairs2[[y]])
                hit_count = hit_count + 1
        }
   }
   return ((2.0 * hit_count) / unionlen)
}

এই অ্যালগরিদম আরও ভাল তবে বড় ডেটার জন্য বেশ ধীর। আমি বলতে চাইছি যদি কোনওটিকে 15000 অন্যান্য শব্দের সাথে 10000 শব্দের তুলনা করতে হয় তবে এটি খুব ধীর। আমরা কি গতির দিক দিয়ে এর পারফরম্যান্স বাড়াতে পারি ??
ইন্দ্র_প্যাটিল

6

এই আলগোরিদিমগুলি দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে C99 এ মার্জাগাওর উত্তর পোস্ট করা

double dice_match(const char *string1, const char *string2) {

    //check fast cases
    if (((string1 != NULL) && (string1[0] == '\0')) || 
        ((string2 != NULL) && (string2[0] == '\0'))) {
        return 0;
    }
    if (string1 == string2) {
        return 1;
    }

    size_t strlen1 = strlen(string1);
    size_t strlen2 = strlen(string2);
    if (strlen1 < 2 || strlen2 < 2) {
        return 0;
    }

    size_t length1 = strlen1 - 1;
    size_t length2 = strlen2 - 1;

    double matches = 0;
    int i = 0, j = 0;

    //get bigrams and compare
    while (i < length1 && j < length2) {
        char a[3] = {string1[i], string1[i + 1], '\0'};
        char b[3] = {string2[j], string2[j + 1], '\0'};
        int cmp = strcmpi(a, b);
        if (cmp == 0) {
            matches += 2;
        }
        i++;
        j++;
    }

    return matches / (length1 + length2);
}

মূল নিবন্ধের ভিত্তিতে কিছু পরীক্ষা :

#include <stdio.h>

void article_test1() {
    char *string1 = "FRANCE";
    char *string2 = "FRENCH";
    printf("====%s====\n", __func__);
    printf("%2.f%% == 40%%\n", dice_match(string1, string2) * 100);
}


void article_test2() {
    printf("====%s====\n", __func__);
    char *string = "Healed";
    char *ss[] = {"Heard", "Healthy", "Help",
                  "Herded", "Sealed", "Sold"};
    int correct[] = {44, 55, 25, 40, 80, 0};
    for (int i = 0; i < 6; ++i) {
        printf("%2.f%% == %d%%\n", dice_match(string, ss[i]) * 100, correct[i]);
    }
}

void multicase_test() {
    char *string1 = "FRaNcE";
    char *string2 = "fREnCh";
    printf("====%s====\n", __func__);
    printf("%2.f%% == 40%%\n", dice_match(string1, string2) * 100);

}

void gg_test() {
    char *string1 = "GG";
    char *string2 = "GGGGG";
    printf("====%s====\n", __func__);
    printf("%2.f%% != 100%%\n", dice_match(string1, string2) * 100);
}


int main() {
    article_test1();
    article_test2();
    multicase_test();
    gg_test();

    return 0;
}

5

মাইকেল লা ভোইয়ের দুর্দান্ত সি # সংস্করণে বিল্ডিং, এটি একটি এক্সটেনশন পদ্ধতি করার অনুরোধ অনুসারে, আমি এখানে এসেছি। এইভাবে এটি করার প্রাথমিক সুবিধাটি হ'ল আপনি জেনেরিক তালিকাকে শতকরা মিলের মাধ্যমে বাছাই করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনার অবজেক্টে "সিটি" নামে একটি স্ট্রিং ফিল্ড রয়েছে তা বিবেচনা করুন। একজন ব্যবহারকারী "চেস্টার" অনুসন্ধান করেন এবং আপনি মিলের ক্রম অবতরণে ফলাফলগুলি দেখতে চান। উদাহরণস্বরূপ, আপনি চানচেরের আক্ষরিক ম্যাচগুলি রোচেস্টারের আগে প্রদর্শিত করতে চান। এটি করার জন্য, আপনার অবজেক্টে দুটি নতুন বৈশিষ্ট্য যুক্ত করুন:

    public string SearchText { get; set; }
    public double PercentMatch
    {
        get
        {
            return City.ToUpper().PercentMatchTo(this.SearchText.ToUpper());
        }
    }

তারপরে প্রতিটি বস্তুর উপরে, ব্যবহারকারীরা যা অনুসন্ধান করেছে তার জন্য অনুসন্ধান টেক্সট সেট করুন। তারপরে আপনি এ জাতীয় কিছু দিয়ে সহজেই এটি বাছাই করতে পারেন:

    zipcodes = zipcodes.OrderByDescending(x => x.PercentMatch);

এটি একটি এক্সটেনশন পদ্ধতি তৈরি করার জন্য এখানে সামান্য পরিবর্তন করা হয়েছে:

    /// <summary>
    /// This class implements string comparison algorithm
    /// based on character pair similarity
    /// Source: http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
    /// </summary>
    public static double PercentMatchTo(this string str1, string str2)
    {
        List<string> pairs1 = WordLetterPairs(str1.ToUpper());
        List<string> pairs2 = WordLetterPairs(str2.ToUpper());

        int intersection = 0;
        int union = pairs1.Count + pairs2.Count;

        for (int i = 0; i < pairs1.Count; i++)
        {
            for (int j = 0; j < pairs2.Count; j++)
            {
                if (pairs1[i] == pairs2[j])
                {
                    intersection++;
                    pairs2.RemoveAt(j);//Must remove the match to prevent "GGGG" from appearing to match "GG" with 100% success

                    break;
                }
            }
        }

        return (2.0 * intersection) / union;
    }

    /// <summary>
    /// Gets all letter pairs for each
    /// individual word in the string
    /// </summary>
    /// <param name="str"></param>
    /// <returns></returns>
    private static List<string> WordLetterPairs(string str)
    {
        List<string> AllPairs = new List<string>();

        // Tokenize the string and put the tokens/words into an array
        string[] Words = Regex.Split(str, @"\s");

        // For each word
        for (int w = 0; w < Words.Length; w++)
        {
            if (!string.IsNullOrEmpty(Words[w]))
            {
                // Find the pairs of characters
                String[] PairsInWord = LetterPairs(Words[w]);

                for (int p = 0; p < PairsInWord.Length; p++)
                {
                    AllPairs.Add(PairsInWord[p]);
                }
            }
        }

        return AllPairs;
    }

    /// <summary>
    /// Generates an array containing every 
    /// two consecutive letters in the input string
    /// </summary>
    /// <param name="str"></param>
    /// <returns></returns>
    private static  string[] LetterPairs(string str)
    {
        int numPairs = str.Length - 1;

        string[] pairs = new string[numPairs];

        for (int i = 0; i < numPairs; i++)
        {
            pairs[i] = str.Substring(i, 2);
        }

        return pairs;
    }

আমি মনে করি আপনি মিথ্যা ডিফল্ট মান সহ একটি বুল ইস ক্যাস সেনসিটিভ ব্যবহার করা ভাল better যদিও এটি সত্য যদি বাস্তবায়ন অনেক বেশি পরিষ্কার হয়
জর্দান

5

আমার জাভাস্ক্রিপ্ট প্রয়োগটি স্ট্রিংয়ের একটি স্ট্রিং বা অ্যারে নেয় এবং একটি alচ্ছিক তল (ডিফল্ট তলটি 0.5 হয়)। যদি আপনি এটি একটি স্ট্রিং পাস করেন তবে স্ট্রিংয়ের মিলের স্কোর মেঝের চেয়ে বড় বা সমান কিনা তার উপর নির্ভর করে এটি সত্য বা মিথ্যা ফিরে আসবে। আপনি যদি এটির স্ট্রিংগুলির একটি অ্যারে পাস করেন তবে এটি সেই স্ট্রিংগুলির একটি অ্যারে ফিরিয়ে দেবে যাদের মিলের স্কোর স্কোর অনুসারে বাছাই করা ফ্লোরের চেয়ে বড় বা সমান।

উদাহরণ:

'Healed'.fuzzy('Sealed');      // returns true
'Healed'.fuzzy('Help');        // returns false
'Healed'.fuzzy('Help', 0.25);  // returns true

'Healed'.fuzzy(['Sold', 'Herded', 'Heard', 'Help', 'Sealed', 'Healthy']);
// returns ["Sealed", "Healthy"]

'Healed'.fuzzy(['Sold', 'Herded', 'Heard', 'Help', 'Sealed', 'Healthy'], 0);
// returns ["Sealed", "Healthy", "Heard", "Herded", "Help", "Sold"]

এটা এখানে:

(function(){
  var default_floor = 0.5;

  function pairs(str){
    var pairs = []
      , length = str.length - 1
      , pair;
    str = str.toLowerCase();
    for(var i = 0; i < length; i++){
      pair = str.substr(i, 2);
      if(!/\s/.test(pair)){
        pairs.push(pair);
      }
    }
    return pairs;
  }

  function similarity(pairs1, pairs2){
    var union = pairs1.length + pairs2.length
      , hits = 0;

    for(var i = 0; i < pairs1.length; i++){
      for(var j = 0; j < pairs2.length; j++){
        if(pairs1[i] == pairs2[j]){
          pairs2.splice(j--, 1);
          hits++;
          break;
        }
      }
    }
    return 2*hits/union || 0;
  }

  String.prototype.fuzzy = function(strings, floor){
    var str1 = this
      , pairs1 = pairs(this);

    floor = typeof floor == 'number' ? floor : default_floor;

    if(typeof(strings) == 'string'){
      return str1.length > 1 && strings.length > 1 && similarity(pairs1, pairs(strings)) >= floor || str1.toLowerCase() == strings.toLowerCase();
    }else if(strings instanceof Array){
      var scores = {};

      strings.map(function(str2){
        scores[str2] = str1.length > 1 ? similarity(pairs1, pairs(str2)) : 1*(str1.toLowerCase() == str2.toLowerCase());
      });

      return strings.filter(function(str){
        return scores[str] >= floor;
      }).sort(function(a, b){
        return scores[b] - scores[a];
      });
    }
  };
})();

1
বাগ / টাইপো! for(var j = 0; j < pairs1.length; j++){হওয়া উচিতfor(var j = 0; j < pairs2.length; j++){
সেরেল

3

ডাইস সহগ আলগরিদম (সাইমন হোয়াইট / মারজাগাওর উত্তর) রুবিতে প্রয়োগ_অনুসরণ_মৈতন্য রত্নে একই পদ্ধতিতে প্রয়োগ করা হয়েছে

https://github.com/flori/amatch

এই রত্নটিতে আনুমানিক মিলে যাওয়া এবং স্ট্রিং তুলনা অ্যালগরিদমের বাস্তবায়নও রয়েছে: লেভেনস্টেইন দূরত্ব সম্পাদনা করুন, বিক্রেতারা দূরত্ব সম্পাদনা করবেন, হামিং দূরত্ব, দীর্ঘতম সাধারণ উত্তরোত্তর দৈর্ঘ্য, দীর্ঘতম সাধারণ সাবস্ট্রিংয়ের দৈর্ঘ্য, জোড়-উইঙ্কলারের মেট্রিক ।


2

একটি হাস্কেল সংস্করণ - সম্পাদনাগুলি নির্দ্বিধায় বোধ করি কারণ আমি বেশি হাস্কেল করি নি।

import Data.Char
import Data.List

-- Convert a string into words, then get the pairs of words from that phrase
wordLetterPairs :: String -> [String]
wordLetterPairs s1 = concat $ map pairs $ words s1

-- Converts a String into a list of letter pairs.
pairs :: String -> [String]
pairs [] = []
pairs (x:[]) = []
pairs (x:ys) = [x, head ys]:(pairs ys)

-- Calculates the match rating for two strings
matchRating :: String -> String -> Double
matchRating s1 s2 = (numberOfMatches * 2) / totalLength
  where pairsS1 = wordLetterPairs $ map toLower s1
        pairsS2 = wordLetterPairs $ map toLower s2
        numberOfMatches = fromIntegral $ length $ pairsS1 `intersect` pairsS2
        totalLength = fromIntegral $ length pairsS1 + length pairsS2

2

Clojure:

(require '[clojure.set :refer [intersection]])

(defn bigrams [s]
  (->> (split s #"\s+")
       (mapcat #(partition 2 1 %))
       (set)))

(defn string-similarity [a b]
  (let [a-pairs (bigrams a)
        b-pairs (bigrams b)
        total-count (+ (count a-pairs) (count b-pairs))
        match-count (count (intersection a-pairs b-pairs))
        similarity (/ (* 2 match-count) total-count)]
    similarity))

1

লেভেনস্টাইন দূরত্ব সম্পর্কে কী, প্রথম স্ট্রিংয়ের দৈর্ঘ্য দ্বারা বিভক্ত (বা বিকল্পভাবে আমার ন্যূনতম / সর্বোচ্চ / উভয় স্ট্রিংয়ের গড় দৈর্ঘ্য বিভক্ত)? এটি এখনও পর্যন্ত আমার পক্ষে কাজ করেছে।


যাইহোক, এই বিষয়টির অন্য একটি পোস্ট উদ্ধৃত করার জন্য, এটি কী ফিরে আসে তা প্রায়শই "ত্রুটিযুক্ত" হয়। এটি 'কুকুর' এর মতোই 'ইকো' র‍্যাঙ্ক করে।
জেইন

@ নক্স: এই উত্তরের "প্রথম স্ট্রিংয়ের দৈর্ঘ্যের দ্বারা ভাগ করা" অংশটি উল্লেখযোগ্য। এছাড়াও, এটি টাইপস এবং স্থানান্তরের ত্রুটিগুলির জন্য ডাইসের অ্যালগরিদম, এবং এমনকি সাধারণ কনজুগেশনের (উদাহরণস্বরূপ "সাঁতার" এবং "সাঁতারের" তুলনায় বিবেচনা করুন) এর চেয়ে ভাল পারফর্ম করে।
লোগান পিকআপ

1

ওহে ছেলেরা আমি জাভাস্ক্রিপ্টে চেষ্টা করে দেখেছি, তবে আমি এতে নতুন আছি, কেউ কি এটির দ্রুত উপায় জানেন?

function get_bigrams(string) {
    // Takes a string and returns a list of bigrams
    var s = string.toLowerCase();
    var v = new Array(s.length-1);
    for (i = 0; i< v.length; i++){
        v[i] =s.slice(i,i+2);
    }
    return v;
}

function string_similarity(str1, str2){
    /*
    Perform bigram comparison between two strings
    and return a percentage match in decimal form
    */
    var pairs1 = get_bigrams(str1);
    var pairs2 = get_bigrams(str2);
    var union = pairs1.length + pairs2.length;
    var hit_count = 0;
    for (x in pairs1){
        for (y in pairs2){
            if (pairs1[x] == pairs2[y]){
                hit_count++;
            }
        }
    }
    return ((2.0 * hit_count) / union);
}


var w1 = 'Healed';
var word =['Heard','Healthy','Help','Herded','Sealed','Sold']
for (w2 in word){
    console.log('Healed --- ' + word[w2])
    console.log(string_similarity(w1,word[w2]));
}

এই প্রয়োগটি ভুল। দৈর্ঘ্যের ইনপুটটির জন্য বিগ্রাম ফাংশন বিরতি। স্ট্রিং_সিমারিটি পদ্ধতিটি দ্বিতীয় লুপের ভিতরে সঠিকভাবে ভেঙে যায় না, যা একাধিক বার গণনা জোড়ায় ডেকে আনতে পারে, যার ফলে একটি রিটার্ন মান 100% ছাড়িয়ে যায়। আর আপনার কাছে ঘোষণা করার ভুলে গিয়ে থাকেন xএবং y, এবং আপনি ব্যবহার loops মাধ্যমে লুপ উচিত না for..in..লুপ (ব্যবহারের for(..;..;..)পরিবর্তে)।
রব ডাব্লু

1

সেরেনসেন – ডাইস সূচক (মার্জাগাওর উত্তর) ভিত্তিক সাদৃশ্যটির আর একটি সংস্করণ এখানে, এটি সি ++ 11 তে লেখা:

/*
 * Similarity based in Sørensen–Dice index.
 *
 * Returns the Similarity between _str1 and _str2.
 */
double similarity_sorensen_dice(const std::string& _str1, const std::string& _str2) {
    // Base case: if some string is empty.
    if (_str1.empty() || _str2.empty()) {
        return 1.0;
    }

    auto str1 = upper_string(_str1);
    auto str2 = upper_string(_str2);

    // Base case: if the strings are equals.
    if (str1 == str2) {
        return 0.0;
    }

    // Base case: if some string does not have bigrams.
    if (str1.size() < 2 || str2.size() < 2) {
        return 1.0;
    }

    // Extract bigrams from str1
    auto num_pairs1 = str1.size() - 1;
    std::unordered_set<std::string> str1_bigrams;
    str1_bigrams.reserve(num_pairs1);
    for (unsigned i = 0; i < num_pairs1; ++i) {
        str1_bigrams.insert(str1.substr(i, 2));
    }

    // Extract bigrams from str2
    auto num_pairs2 = str2.size() - 1;
    std::unordered_set<std::string> str2_bigrams;
    str2_bigrams.reserve(num_pairs2);
    for (unsigned int i = 0; i < num_pairs2; ++i) {
        str2_bigrams.insert(str2.substr(i, 2));
    }

    // Find the intersection between the two sets.
    int intersection = 0;
    if (str1_bigrams.size() < str2_bigrams.size()) {
        const auto it_e = str2_bigrams.end();
        for (const auto& bigram : str1_bigrams) {
            intersection += str2_bigrams.find(bigram) != it_e;
        }
    } else {
        const auto it_e = str1_bigrams.end();
        for (const auto& bigram : str2_bigrams) {
            intersection += str1_bigrams.find(bigram) != it_e;
        }
    }

    // Returns similarity coefficient.
    return (2.0 * intersection) / (num_pairs1 + num_pairs2);
}

1

আমি @ মারজাগাওর উত্তর দ্বারা নির্দেশিত অ্যালগরিদমের খাঁটি রুবি বাস্তবায়ন খুঁজছিলাম। দুর্ভাগ্যক্রমে, @ মারজাগাও দ্বারা নির্দেশিত লিঙ্কটি নষ্ট হয়েছে। @ S01ipsist এর উত্তরে, তিনি রুবি রত্ন আমাচকে নির্দেশ করেছেন যেখানে বাস্তবায়ন নিখুঁত রুবিতে নেই। তাই আমি একটু দেখলেন মণি searchd fuzzy_match যা বিশুদ্ধ রুবি বাস্তবায়ন (যদিও এই মণি ব্যবহার amatchকোণে) এখানে । আমি আশা করি এটি আমার মতো কাউকে সহায়তা করবে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.