我正在进行临床信息规范化（拼写检查），其中我检查每个给定的单词对900,000字的医学词典。我更关注时间复杂度/性能。

我想做模糊字符串比较，但我不确定使用哪个库。

选项1：

import Levenshtein
Levenshtein.ratio('hello world', 'hello')

Result: 0.625

选项2：

import difflib
difflib.SequenceMatcher(None, 'hello world', 'hello').ratio()

Result: 0.625

在这个例子中，两者给出相同的答案。在这种情况下，你认为两者都表现相似吗？

解决方案

如果您对Levenshtein和Difflib相似性的快速视觉比较感兴趣，我计算了约230万本书籍：

import codecs, difflib, Levenshtein, distance

with codecs.open("titles.tsv","r","utf-8") as f:
    title_list = f.read().split("\n")[:-1]

    for row in title_list:

        sr      = row.lower().split("\t")

        diffl   = difflib.SequenceMatcher(None, sr[3], sr[4]).ratio()
        lev     = Levenshtein.ratio(sr[3], sr[4]) 
        sor     = 1 - distance.sorensen(sr[3], sr[4])
        jac     = 1 - distance.jaccard(sr[3], sr[4])

        print diffl, lev, sor, jac

然后我用R绘制结果：

严格来说，我也比较了Difflib，Levenshtein，Sørensen和Jaccard相似度值：

library(ggplot2)
require(GGally)

difflib <- read.table("similarity_measures.txt", sep = " ")
colnames(difflib) <- c("difflib", "levenshtein", "sorensen", "jaccard")

ggpairs(difflib)

结果：

Difflib / Levenshtein的相似性确实非常有趣。

2018编辑：如果您正在努力识别类似的字符串，您还可以查看minhashing - 这里有一个很棒的概述。Minhashing在线性时间内在大型文本集中找到相似之处是惊人的。我的实验室整理了一个应用程序，使用minhashing检测并可视化文本重用：https：//github.com/YaleDHLab/intertext