最小编辑距离
string-distance的Python项目详细描述
以cython为单位的最小编辑距离
这在cython中提供字符串距离函数。
基于编辑
这些指标越小越好。
levenshtein（1表示插入，1表示删除，1表示替换）levenshtein_no_sub（1表示插入，1表示删除，2表示替换）brew（0.1表示插入，15表示删除，1表示替换）dameran_levenshtein（1表示插入，1表示删除，1表示替换，1表示换位）
基于令牌的
cosine_distancebinary_cosine_distancejaccard_distance
基于序列的
这些指标越大越好。
longest_common_subsequencelongest_common_substringRatcliff-Obershelft
扩展和滚动您自己的成本函数
动态规划最小编辑距离算法有两种定义代价的函数。第一个是ctypedef int (*cmp_func)(int c1, int c2)，用于比较两个字符并返回成本。第二个是ctypedef int (*char_func)(int c1, int c2)。通过实现这些函数的您自己的版本（我建议您在cost.pxd中执行并内联函数），您可以将它们传递给距离解算器来实现您自己的权重方案。可以使用cmp_func对替换进行加权（例如，在键盘上彼此相邻的字母的成本较低，如w和e以及远键的成本较高，如z和p）。可以使用char_func对插入或删除进行加权，例如，可以根据插入的可擦伤分数对其进行加权。
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