python - 在调查中补偿 "variance"

Question

这个标题很棘手。

我正在尝试解决一个场景，想象一下，向 XXXXX 人发送了一项调查，询问他们最喜欢的足球俱乐部是什么。从回复中可以明显看出，虽然很多人都是同一家具乐部的热门，但他们都以不同的方式“表达”了这一点。例如，

对于曼联，一些变化包括...

• 曼宇
• 曼联。
• 曼联。
• 曼彻斯特大学
• 曼联

所有这些显然都是同一个俱乐部，但是，如果使用一种简单的技术，只是试图获得一个提取字符串匹配，则每个都会是一个单独的结果。

现在，如果我们将场景进一步复杂化，假设由于不同俱乐部(例如曼城、M.City、曼彻斯特城等)的庞大数量，再次受到这个问题的困扰，不可能手动“输入”这些差异并使用它来创建自定义过滤器，以便转换所有 Man U -> Manchester United，Man Utd。 > Manchester United 等。但相反，我们希望自动执行此过滤器，以寻找最有可能的匹配项并相应地转换数据。

我正尝试在 Python 中(从 .cvs 文件)执行此操作，但是欢迎任何概述解决此问题的好方法的伪答案。

编辑:一些附加信息这不是根据固定的俱乐部列表进行的，我们的想法是将我们拥有的俱乐部“聚集”在一起。假设没有拼写错误。有多少俱乐部没有假设的长度而且调查 list 很长。足够长以至于不能保证手动执行此操作(1000 次查询)

Answer 1

Google Refine 就是这样做的，但我假设您想要自己推出。

请注意，difflib 内置于 Python 中，具有许多功能(包括消除垃圾元素)。我会从那开始。

您可能不想以完全自动化的方式进行操作。我会做这样的事情:

# load corrections file, mapping user input -> output
# load survey
import difflib

possible_values = corrections.values()

for answer in survey:
    output = corrections.get(answer,None)
    if output = None:
        likely_outputs = difflib.get_close_matches(input,possible_values)
        output = get_user_to_select_output_or_add_new(likely_outputs)
        corrections[answer] = output
        possible_values.append(output)
save_corrections_as_csv