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我一直在阅读其他一些与相似词组相关的链接(What is a good strategy to group similar words? 和 Fuzzy Group By, Grouping Similar Words)。我很好奇(1)是否有人可以指导我在第二个链接中找到的一种算法如何工作以及(2)编程风格与我自己的“天真”方法相比如何?
如果您只能回答 1 或 2,我会给您投赞成票。
(1) 有人可以帮助我逐步了解这里发生的事情吗?
class Seeder:
def __init__(self):
self.seeds = set()
self.cache = dict()
def get_seed(self, word):
LIMIT = 2
seed = self.cache.get(word,None)
if seed is not None:
return seed
for seed in self.seeds:
if self.distance(seed, word) <= LIMIT:
self.cache[word] = seed
return seed
self.seeds.add(word)
self.cache[word] = word
return word
def distance(self, s1, s2):
l1 = len(s1)
l2 = len(s2)
matrix = [range(zz,zz + l1 + 1) for zz in xrange(l2 + 1)]
for zz in xrange(0,l2):
for sz in xrange(0,l1):
if s1[sz] == s2[zz]:
matrix[zz+1][sz+1] = min(matrix[zz+1][sz] + 1, matrix[zz][sz+1] + 1, matrix[zz][sz])
else:
matrix[zz+1][sz+1] = min(matrix[zz+1][sz] + 1, matrix[zz][sz+1] + 1, matrix[zz][sz] + 1)
return matrix[l2][l1]
import itertools
def group_similar(words):
seeder = Seeder()
words = sorted(words, key=seeder.get_seed)
groups = itertools.groupby(words, key=seeder.get_seed)
(2)在我的方法中,我有一个我想要分组的字符串列表,称为 residencyList 并使用默认字典。
Array(['Psychiatry', 'Radiology Medicine-Prelim',
'Radiology Medicine-Prelim', 'Medicine', 'Medicine',
'Obstetrics/Gynecology', 'Obstetrics/Gyncology',
'Orthopaedic Surgery', 'Surgery', 'Pediatrics',
'Medicine/Pediatrics',])
我努力分组。我将它基于 uniqueResList,即 np.unique(residencyList)
d = collections.defaultdict(int)
for i in residencyList:
for x in uniqueResList:
if x == i:
if not d[x]:
#print i, x
d[x] = i
#print d
if d[x]:
d[x] = d.get(x, ()) + ', ' + i
else:
#print 'no match'
continue
最佳答案
距离“忍者数学”的简短解释:
# this is just the edit distance (Levenshtein) between the two words
def distance(self, s1, s2):
l1 = len(s1) # length of first word
l2 = len(s2) # length of second word
matrix = [range(zz,zz + l1 + 1) for zz in xrange(l2 + 1)]
# make an l2 + 1 by l1 + 1 matrix where the first row and column count up from
# 0 to l1 and l2 respectively (these will be the costs of
# deleting the letters that came before that element in each word)
for zz in xrange(0,l2):
for sz in xrange(0,l1):
if s1[sz] == s2[zz]: # if the two letters are the same then we
# don't have to change them so take the
# cheapest path from the options of
# matrix[zz+1][sz] + 1 (delete the letter in s1)
# matrix[zz][sz+1] + 1 (delete the letter in s2)
# matrix[zz][sz] (leave both letters)
matrix[zz+1][sz+1] = min(matrix[zz+1][sz] + 1, matrix[zz][sz+1] + 1, matrix[zz][sz])
else: # if the two letters are not the same then we
# have to change them so take the
# cheapest path from the options of
# matrix[zz+1][sz] + 1 (delete the letter in s1)
# matrix[zz][sz+1] + 1 (delete the letter in s2)
# matrix[zz][sz] + 1 (swap a letter)
matrix[zz+1][sz+1] = min(matrix[zz+1][sz] + 1, matrix[zz][sz+1] + 1, matrix[zz][sz] + 1)
return matrix[l2][l1] # the value at the bottom of the matrix is equal to the cheapest set of edits
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!