Edit Distance 編輯距離

nlpjoe 關注

今天看了stanford編輯距離**，感覺寫得不錯，寫一篇部落格記錄下。

為什麼？

我們舉乙個實際例子

編輯距離dp公式

先不要急著看懂，我慢慢解釋。

理解了上面的文字就理解編輯距離dp演算法了，寫得有點冗長。

這裡給乙個帶damerau–levenshteindistance距離的**，其中新增了一種操作：

核心部分為score_edit_distance(self, source, target):

def score_edit_distance(self, source, target):

if source == target:
return 0
s_pos = len(source)
t_pos = len(target)
self.clear(s_pos, t_pos)
for i in range(s_pos + 1):
for j in range(t_pos + 1):
b_score = self.score[i][j]
if b_score != self.worse():
continue
if i == 0 and j == 0: # 0,0位置為空，預設為正確
b_score = self.best()
else:
if i > 0: # 刪除權重
b_score = min(b_score, self.score[i-1][j] + self.delete_cost(source[i-1]))
if j > 0: # 插入權重
b_score = min(b_score, self.score[i][j-1] + self.insert_cost(target[j-1]))
if i > 0 and j > 0: # 替換權重
b_score = min(b_score, self.score[i-1][j-1] + self.substitute_cost(source[i-1], target[j-1]))
if i > 1 and j > 1: # 置換權重
b_score = min(b_score, self.score[i-2][j-2] + self.transpose_cost(source[i-2], source[i-1], target[j-2], target[j-1]))
self.score[i][j] = b_score
return self.score[s_pos][t_pos]

0

5.01.0

Edit Distance 編輯距離

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編輯距離 Edit distance

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編輯距離（Edit Distance）

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