我正在尝试根据 2 个字符串之间的比较来分配相似度分数。R中是否有相同的功能。我知道SAS中有这样一个名为SPEDIS的功能。请让我知道R中是否有这样的功能。
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函数adist计算两个字符串之间的Levenshtein 编辑距离。这可以转换为 1 - (Levenshtein 编辑距离/更长的字符串长度)的相似性度量。
RecordLinkage包中的levenshteinSim
函数也直接执行此操作,并且可能比.adist
library(RecordLinkage)
> levenshteinSim("apple", "apple")
[1] 1
> levenshteinSim("apple", "aaple")
[1] 0.8
> levenshteinSim("apple", "appled")
[1] 0.8333333
> levenshteinSim("appl", "apple")
[1] 0.8
ETA:有趣的是,虽然levenshteinDist
在 RecordLinkage 包中似乎比 略快adist
,levenshteinSim
但比任何一个都慢得多。使用rbenchmark包:
> benchmark(levenshteinDist("applesauce", "aaplesauce"), replications=100000)
test replications elapsed relative
1 levenshteinDist("applesauce", "aaplesauce") 100000 4.012 1
user.self sys.self user.child sys.child
1 3.583 0.452 0 0
> benchmark(adist("applesauce", "aaplesauce"), replications=100000)
test replications elapsed relative user.self
1 adist("applesauce", "aaplesauce") 100000 4.277 1 3.707
sys.self user.child sys.child
1 0.461 0 0
> benchmark(levenshteinSim("applesauce", "aaplesauce"), replications=100000)
test replications elapsed relative
1 levenshteinSim("applesauce", "aaplesauce") 100000 7.206 1
user.self sys.self user.child sys.child
1 6.49 0.743 0 0
这种开销仅仅是由于 的代码levenshteinSim
,它只是一个包装器levenshteinDist
:
> levenshteinSim
function (str1, str2)
{
return(1 - (levenshteinDist(str1, str2)/pmax(nchar(str1),
nchar(str2))))
}
仅供参考:如果您总是比较两个字符串而不是向量,您可以创建一个新版本,使用max
而不是,pmax
并减少约 25% 的运行时间:
mylevsim = function (str1, str2)
{
return(1 - (levenshteinDist(str1, str2)/max(nchar(str1),
nchar(str2))))
}
> benchmark(mylevsim("applesauce", "aaplesauce"), replications=100000)
test replications elapsed relative user.self
1 mylevsim("applesauce", "aaplesauce") 100000 5.608 1 4.987
sys.self user.child sys.child
1 0.627 0 0
长话短说-性能之间adist
和levenshteinDist
性能方面几乎没有区别,但如果您不想添加包依赖项,则前者更可取。如何将其转换为相似性度量确实会对性能产生一些影响。
于 2012-07-18T06:51:32.720 回答