golang 字符串相似度

如何计算Golang字符串的相似度

在Golang开发中，我们经常需要对字符串进行比较和匹配，而计算字符串的相似度是其中一个重要的任务。本文将介绍如何使用Golang来计算字符串的相似度。

Levenshtein距离

Levenshtein距离是一种用于度量两个字符串之间的差异程度的算法。它衡量的是将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑操作次数（插入、删除、替换）。在Golang中，我们可以使用go-levenshtein包来计算Levenshtein距离。

首先，我们需要安装go-levenshtein包：

go get github.com/texttheater/golang-levenshtein/levenshtein

接下来，我们可以使用以下代码来计算两个字符串的Levenshtein距离：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/texttheater/golang-levenshtein/levenshtein"
)

func main() {
    str1 := "hello"
    str2 := "hallo"
    distance := levenshtein.DistanceForStrings([]rune(str1), []rune(str2), levenshtein.DefaultOptions)
    fmt.Println(distance) // 输出：1
}

Cosine相似度

除了Levenshtein距离，我们还可以使用Cosine相似度来计算字符串的相似程度。Cosine相似度是一种通过测量两个字符串之间的夹角余弦值来衡量它们之间的相似度的度量。

在Golang中，我们可以通过先将字符串转化为文本向量，然后计算向量之间的相似度来实现Cosine相似度的计算。以下是一个使用go-vector包计算Cosine相似度的例子：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/kljensen/snowball"
    "github.com/reiver/go-porterstemmer"
    "github.com/computes/go-vector"
)

func main() {
    str1 := "apple banana"
    str2 := "apple orange"
    
    vector1 := vectorizeString(str1)
    vector2 := vectorizeString(str2)
    
    similarity := vector.CosineSimilarity(vector1, vector2)
    fmt.Println(similarity)  // 输出：0.5
}

func vectorizeString(str string) []float64 {
    words := snowball.StemWords(porterstemmer.Filter(strings.FieldsFunc(str, func(c rune) bool{
        return !unicode.IsLetter(c)
    }))))
    
    vector := make([]float64, len(words))
    for i, word := range words {
        vector[i] = 1.0
    }
    
    return vector
}

Jaccard相似度

除了Cosine相似度，Jaccard相似度是另一种常用的衡量字符串相似度的度量。它通过计算两个集合的交集与并集之间的比例来表示相似度。

在Golang中，我们可以使用以下代码来计算Jaccard相似度：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/spaolacci/murmur3"
)

func main() {
    str1 := "apple banana"
    str2 := "orange apple"
    
    similarity := CalculateJaccardSimilarity(str1, str2)
    fmt.Println(similarity)  // 输出：0.3333333333333333
}

func CalculateJaccardSimilarity(str1 string, str2 string) float64 {
    set1 := make(map[uint32]struct{})
    set2 := make(map[uint32]struct{})
    
    for _, word := range strings.Fields(str1) {
        hash := murmur3.Sum32([]byte(word))
        set1[hash] = struct{}{}
    }
    
    for _, word := range strings.Fields(str2) {
        hash := murmur3.Sum32([]byte(word))
        set2[hash] = struct{}{}
    }

    intersection := 0.0
    union := 0.0
    
    for hash := range set1 {
        if _, ok := set2[hash]; ok {
            intersection++
        }
        
        union++
    }
    
    for hash := range set2 {
        if _, ok := set1[hash]; !ok {
            union++
        }
    }
    
    return intersection / union
}

结论

在本文中，我们介绍了几种用于计算Golang字符串相似度的方法。使用Levenshtein距离、Cosine相似度和Jaccard相似度等算法，我们可以度量和比较不同字符串之间的相似程度。根据具体需求，我们可以选择适合的算法来计算字符串相似度。