Sommario:
- Cos'è FuzzyWuzzy in Python?
- Che cos'è il rapporto di set di token in FuzzyWuzzy?
- Che cos'è un esempio di corrispondenza fuzzy?
- Per cosa viene utilizzato Token_sort_ratio:-?
Video: Come funziona fuzzywuzzy?
2024 Autore: Fiona Howard | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-10 06:39
Fuzzywuzzy è una libreria python che utilizza la distanza di Levenshtein per calcolare le differenze tra sequenze e modelli che è stata sviluppata e anche open source da SeatGeek, un servizio che trova i biglietti per eventi da su Internet e mostrali su un'unica piattaforma.
Cos'è FuzzyWuzzy in Python?
FuzzyWuzzy è una libreria di Python che viene usata per la corrispondenza delle stringhe. La corrispondenza di stringhe fuzzy è il processo di ricerca di stringhe che corrispondono a un determinato modello. Fondamentalmente usa la distanza di Levenshtein per calcolare le differenze tra le sequenze.
Che cos'è il rapporto di set di token in FuzzyWuzzy?
Rapporto di set di token usando FuzzyWuzzy
Rapporto di set di token esegue un'operazione di set che elimina i token comuni invece di tokenizzare solo le stringhe, ordinare e quindi incollare i gettoni di nuovo insieme. Parole ripetute in più o uguali non contano.
Che cos'è un esempio di corrispondenza fuzzy?
Il Fuzzy Matching (chiamato anche Approssimato String Matching) è una tecnica che aiuta a identificare due elementi di testo, stringhe o voci che sono approssimativamente simili ma non esattamente uguali Per ad esempio, prendiamo il caso di un elenco di hotel a New York, come mostrato da Expedia e Priceline nel grafico sottostante.
Per cosa viene utilizzato Token_sort_ratio:-?
token_sort_ratio, i token stringa vengono ordinati in ordine alfabetico e poi uniti insieme. Dopo di che, un semplice fuzz. ratio viene applicato per ottenere la percentuale di somiglianza. Ciò consente di contrassegnare casi come i casi giudiziari in questo esempio come uguali.
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