自然语言处理关键库解析和使用方法- FuzzyWuzzy

FuzzyWuzzy 是一个用于模糊字符串匹配的 Python 库，基于 Levenshtein 距离算法计算字符串差异。它擅长处理拼写错误、缩写或格式不一的文本，适用于数据清洗、搜索匹配等场景。

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技术原理：Levenshtein 距离

1. 算法公式

相似度计算公式为：
$$\text{Similarity}=\left(1-\frac{\text{编辑距离}}{\max (\text{len}(s1),\text{len}(s2))}\right)\times 100$$

• 编辑距离：将字符串 A 转换为 B 的最小操作次数 。
• 示例：
  • s1 = "kitten" → s2 = "sitting"
    编辑距离 = 3（替换 k→s, 替换 e→i, 插入 g）
    相似度 = $ (1 - \frac{3}{7}) \times 100 \approx 57 $ .

2. 优化策略

• 加速库：python-Levenshtein 用 C 实现算法，速度提升 4-10 倍 。
• 预处理：默认移除非字母数字字符（如标点），可通过 full_process=False 禁用 .

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常见误解澄清

1. 为何 ("cow", "cowboy") 的 partial_ratio 是 100？
   → 因 "cow" 是 "cowboy" 的子串，满足部分匹配条件 。

2. 得分相同如何取舍？
   → process.extractOne 默认返回第一个最高分项，需结合业务逻辑二次校验 .

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以下是详细使用方法和示例：

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安装

pip install fuzzywuzzy
# 提升速度（推荐安装依赖库）
pip install python-Levenshtein

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核心模块及方法

1. fuzz 模块：计算字符串相似度

• ratio: 全字符串匹配（严格比对）。

  from fuzzywuzzy import fuzz
  print(fuzz.ratio("apple", "appel"))  # 输出: 91 
  

• partial_ratio: 部分匹配（子串匹配），忽略多余字符。

  print(fuzz.partial_ratio("apple", "apple pie"))  # 输出: 100
  

• token_sort_ratio: 忽略单词顺序，按分词排序后匹配。

  print(fuzz.token_sort_ratio("apple pie", "pie apple"))  # 输出: 100
  

• token_set_ratio: 忽略重复词和顺序，按词集匹配。

  print(fuzz.token_set_ratio("apple", "apple apple pie"))  # 输出: 100
  

2. process 模块：从候选列表中匹配最佳项

• extract: 返回匹配项及相似度列表。

  from fuzzywuzzy import process
  choices = ["apple", "banana", "orange"]
  matches = process.extract("appl", choices, limit=2)
  print(matches)  # 输出: [('apple', 90), ('apple', 90)]
  

• extractOne: 返回最佳匹配项（元组格式）。

  best_match = process.extractOne("appl", choices)
  print(best_match)  # 输出: ('apple', 90) 
  

• dedupe: 去除重复项（保留最相似项）。

  deduped = process.dedupe(["app", "apple", "appel"])
  print(list(deduped))  # 输出: ['appel'] 
  

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实战示例

示例 1：拼写检查

correct = "fuzzywuzzy"
user_input = "fuzzuwuzzy"
if fuzz.ratio(correct, user_input) >= 80:print("拼写正确!")
else:print(f"建议纠正为: {correct}")  # 输出: 拼写正确! 

示例 2：模糊搜索数据

data = ["北京市", "广西壮族自治区", "新疆维吾尔自治区"]
query = "广西"
best = process.extractOne(query, data)
print(f"最佳匹配: {best[0]}")  # 输出: 广西壮族自治区 

示例 3：Pandas 数据清洗

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"公司": ["Ptyhon Ltd", "PyThon Inc"]})
correct = "Python"
# 清洗拼写错误的公司名
df["清洗后"] = df["公司"].apply(lambda x: correct if fuzz.partial_ratio(x, correct) >= 80 else x
)
print(df)
# 输出:
#          公司        清洗后
# 0  Ptyhon Ltd    Python
# 1  PyThon Inc    Python 

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注意事项

1. 加速性能：安装 python-Levenshtein 可提升匹配速度 4-10 倍，否则会警告并使用纯 Python 慢速实现 。
2. 阈值选择：相似度 ≥80 通常表示高质量匹配，可根据场景调整 。
3. 算法选择：
   • 需严格匹配时用 ratio。
   • 处理子串或多余字符用 partial_ratio。
   • 忽略词序用 token_sort_ratio 或 token_set_ratio 。
4. 特殊字符：默认会忽略非字母数字字符（如标点），可通过 full_process=False 禁用 。

官方文档参考：FuzzyWuzzy GitHub