字符串的相似性比較應(yīng)用場(chǎng)合很多，像拼寫(xiě)糾錯(cuò)、文本去重、上下文相似性等。
評(píng)價(jià)字符串相似度最常見(jiàn)的辦法就是：把一個(gè)字符串通過(guò)插入、刪除或替換這樣的編輯操作，變成另外一個(gè)字符串，所需要的最少編輯次數(shù)，這種就是編輯距離（edit distance）度量方法，也稱(chēng)為L(zhǎng)evenshtein距離。海明距離是編輯距離的一種特殊情況，只計(jì)算等長(zhǎng)情況下替換操作的編輯次數(shù)，只能應(yīng)用于兩個(gè)等長(zhǎng)字符串間的距離度量。
其他常用的度量方法還有 Jaccard distance、J-W距離（Jaro–Winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、歐氏距離（Euclidean distance）等。
python-Levenshtein 使用
使用 pip install python-Levenshtein 指令安裝 Levenshtein
1. difflib
2. hamming距離，str1和str2長(zhǎng)度必須一致，描述兩個(gè)等長(zhǎng)字串之間對(duì)應(yīng)位置上不同字符的個(gè)數(shù)
3. 編輯距離，描述由一個(gè)字串轉(zhuǎn)化成另一個(gè)字串最少的操作次數(shù)，在其中的操作包括 插入、刪除、替換
4.計(jì)算萊文斯坦比
5.計(jì)算jaro距離
6. Jaro–Winkler距離
輸出：
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