文本相似度——汉明距离
时间:2022-07-24
本文章向大家介绍文本相似度——汉明距离,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
1 基本思路
汉明距离
定义:在信息论中,两个等长字符串之间的汉明距离(英语:Hamming distance)是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说,它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。
示例:
- 1011101与1001001之间的汉明距离是2。
- 2143896与2233796之间的汉明距离是3。
- "toned"与"roses"之间的汉明距离是3。
2 算法实现
2.1 Python 实现
- 方法一:
def hamming_distance(chaine1, chaine2):
return sum(c1 != c2 for c1, c2 in zip(chaine1, chaine2))
- 方法二:
def hamming_distance2(chaine1, chaine2):
return len(list(filter(lambda x : ord(x[0])^ord(x[1]), zip(chaine1, chaine2))))
2.2 Python 包
使用distance
# pip install distance
import distance
print(distance.hamming("hamming", "hamning"))
- https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance
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