Как легко находить похожие слова в Python с помощью этих простых техник

Как найти похожие слова в Python?

Для поиска похожих слов в Python можно использовать модуль difflib. Этот модуль предоставляет различные функции для сравнения и поиска сходства между строками.

Вот простой пример кода, который показывает, как найти похожие слова:

import difflib

word = "программирование"
word_list = ["программа", "программист", "программировать", "проектирование"]

# Используем функцию get_close_matches для поиска похожих слов
similar_words = difflib.get_close_matches(word, word_list)

print(similar_words)

В результате выполнения этого кода, вам будет выведен список похожих слов: ['программа', 'программировать']. Функция get_close_matches возвращает список с наиболее похожими словами на основе заданного слова.

Вы также можете настроить порог сходства, задав параметр cutoff функции get_close_matches. Значение по умолчанию для cutoff равно 0.6, но вы можете изменить этот порог в соответствии с вашими потребностями.

Надеюсь, эта информация будет полезной для вас!

Как найти похожие слова в Python?

В программировании, нередко возникает необходимость найти похожие слова или сравнивать строки между собой. Это может потребоваться, например, при поиске похожих названий или в процессе обработки текстовых данных.

1. Расстояние Левенштейна

Одним из популярных алгоритмов для нахождения похожих слов является алгоритм Левенштейна. Расстояние Левенштейна между двумя строками - это минимальное количество операций (вставки, удаления, замены символов), необходимых для того, чтобы превратить одну строку в другую.

        
            import numpy as np
            
            def levenshtein_distance(s1, s2):
                m = len(s1)
                n = len(s2)
                dp = np.zeros((m + 1, n + 1))
                
                for i in range(m + 1):
                    dp[i][0] = i
                
                for j in range(n + 1):
                    dp[0][j] = j
                
                for i in range(1, m + 1):
                    for j in range(1, n + 1):
                        if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
                            dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
                        else:
                            dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) + 1
                
                return int(dp[m][n])
            
            s1 = "кот"
            s2 = "котик"
            distance = levenshtein_distance(s1, s2)
            print(distance)  # Output: 2
        
    

В приведенном примере мы определяем функцию levenshtein_distance, которая принимает две строки s1 и s2 в качестве аргументов и возвращает расстояние Левенштейна между ними. Здесь мы используем библиотеку NumPy для создания матрицы размером (m + 1) x (n + 1), где m и n - это длины строк s1 и s2 соответственно. Затем мы заполняем первый столбец и первую строку числами от 0 до m и от 0 до n соответственно. Затем мы вычисляем расстояние Левенштейна для каждой пары символов в строках s1 и s2 с помощью динамического программирования. Наконец, возвращаем значение расстояния Левенштейна на последней позиции матрицы.

2. Функция SequenceMatcher

В Python также имеется встроенная функция SequenceMatcher, которая позволяет находить сходство между последовательностями, включая строки. Она базируется на алгоритме редакционного расстояния.

        
            from difflib import SequenceMatcher
            
            def similar_strings(s1, s2):
                matcher = SequenceMatcher(None, s1, s2)
                similarity_ratio = matcher.ratio()
                return similarity_ratio
            
            s1 = "кот"
            s2 = "котик"
            similarity = similar_strings(s1, s2)
            print(similarity)  # Output: 0.6
        
    

В примере выше мы создаем функцию similar_strings, которая принимает две строки s1 и s2 в качестве аргументов и возвращает коэффициент сходства между ними с помощью метода ratio() объекта SequenceMatcher. Значение коэффициента сходства находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 - это никакое сходство, а 1 - это полное сходство. В данном случае, мы получаем значение 0.6, что означает, что строки сходятся на 60%.

3. Регулярные выражения

Еще одним способом нахождения похожих слов является использование регулярных выражений. Регулярные выражения - это мощный инструмент для работы со строками, позволяющий искать определенные шаблоны в тексте.

        
            import re
            
            def find_similar_words(pattern, words):
                similar_words = []
                
                for word in words:
                    match = re.search(pattern, word)
                    if match:
                        similar_words.append(word)
                
                return similar_words
            
            pattern = "ко[тт]"
            words = ["кот", "котик", "котенок", "пес", "кошка"]
            similar_words = find_similar_words(pattern, words)
            print(similar_words)  # Output: ['кот', 'котик', 'котенок']
        
    

В данном примере мы определяем функцию find_similar_words, которая принимает шаблон pattern и список слов words в качестве аргументов. Затем мы итерируемся по каждому слову в списке и применяем метод search() библиотеки re к каждому слову. Если найдено совпадение, то мы добавляем слово в список similar_words. Наконец, мы возвращаем список похожих слов. В данном случае, мы используем шаблон "ко[тт]", чтобы найти все слова, содержащие "ко" и после него либо "т", либо "тт". В результате, мы получаем список ['кот', 'котик', 'котенок'].

Заключение

В статье мы рассмотрели несколько способов нахождения похожих слов в Python. Мы использовали алгоритм Левенштейна для определения расстояния между строками, функцию SequenceMatcher для вычисления коэффициента сходства между строками, а также регулярные выражения для поиска определенных шаблонов в тексте. При работе со строками и текстовыми данными, эти методы будут полезны для нахождения похожих слов и сравнения строк между собой.