പൈത്തണിൽ ഒരു

Louis Robert

2024, നവംബർ 21, വ്യാഴാഴ്‌ച 1:49:19 AM

സ്ട്രിംഗ് സമാനതയ്ക്കുള്ള പൈത്തണിൻ്റെ സാധ്യതകൾ അഴിച്ചുവിടുന്നു

സമാനമെന്ന് തോന്നുന്ന എന്നാൽ പദ ക്രമത്തിലോ കേസിംഗിലോ വ്യത്യസ്തമായ ശൈലികളുടെ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലാണ് നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. "ഹലോ വേൾഡ്", "വേൾഡ് ഹലോ" തുടങ്ങിയ സ്ട്രിംഗുകളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത്, പരമ്പരാഗത രീതികൾ ഒരേ പോലെ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ വെല്ലുവിളിയാകും. അവിടെയാണ് ലെവൻഷെയിൻ ദൂരം തിളങ്ങാൻ കഴിയുന്നത്.

ഒരു സ്ട്രിംഗ് മറ്റൊന്നാക്കി മാറ്റാൻ എത്ര എഡിറ്റുകൾ ആവശ്യമാണെന്ന് ലെവൻഷെയിൻ ദൂരം അളക്കുന്നു. എന്നാൽ വാക്ക് ക്രമവും കേസും അപ്രസക്തമാകുമ്പോൾ എന്ത് സംഭവിക്കും? ടെക്‌സ്‌റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗിലും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ടാസ്‌ക്കുകളിലും ഇത് ഒരു പതിവ് വെല്ലുവിളിയാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾ കൃത്യത ലക്ഷ്യമിടുമ്പോൾ. 📊

പല ഡവലപ്പർമാരും സ്ട്രിംഗ് സമാനത കണക്കാക്കാൻ FuzzyWuzzy പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് തിരിയുന്നു. ഇത് ശക്തമാണെങ്കിലും, ശരിയായ ലെവൻഷ്‌ടൈൻ മാട്രിക്‌സ് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നത് പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് ലൈബ്രറിയുടെ ഔട്ട്‌പുട്ടിന് കൂടുതൽ പരിവർത്തനം ആവശ്യമാണ്. ഈ അധിക ഘട്ടം നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയെ സങ്കീർണ്ണമാക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും വിപുലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ. 🤔

ഈ ലേഖനത്തിൽ, പദ ക്രമവും കേസും അവഗണിക്കുന്ന ഒരു ലെവൻഷെയിൻ ഡിസ്റ്റൻസ് മാട്രിക്സ് കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത മാർഗം ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. കൃത്യമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, നിങ്ങളുടെ ജോലി എളുപ്പമാക്കുന്ന ഇതര ലൈബ്രറികളിലും ഞങ്ങൾ സ്പർശിക്കും. നമുക്ക് മുങ്ങാം! 🚀

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
Levenshtein.distance()	രണ്ട് സ്‌ട്രിംഗുകൾക്കിടയിലുള്ള ലെവൻഷ്‌ടൈൻ ദൂരം കണക്കാക്കുന്നു, ഒരു സ്‌ട്രിംഗിനെ മറ്റൊന്നാക്കി മാറ്റുന്നതിന് ആവശ്യമായ എഡിറ്റുകളുടെ എണ്ണം അളക്കാൻ ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
np.zeros()	പൂജ്യത്തിലേക്ക് സമാരംഭിച്ച ഒരു ശൂന്യമായ മാട്രിക്സ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അത് പിന്നീട് കണക്കാക്കിയ ലെവൻഷെയിൻ ദൂരങ്ങൾ കൊണ്ട് നിറയും.
" ".join(sorted(s.lower().split()))	പദങ്ങളെ അക്ഷരമാലാക്രമത്തിൽ അടുക്കി ചെറിയക്ഷരത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്തുകൊണ്ട് അവയെ കേസ്-ഇൻസെൻസിറ്റീവ്, ഓർഡർ-അജ്ഞേയവാദി ആക്കുന്നതിന് സ്ട്രിംഗുകളെ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യുന്നു.
np.where()	അഫിനിറ്റി പ്രൊപ്പഗേഷൻ സമയത്ത് ഒരു പ്രത്യേക ക്ലസ്റ്ററിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന മാട്രിക്സിലെ സ്ട്രിംഗുകളുടെ സൂചികകൾ തിരിച്ചറിയുന്നു.
AffinityPropagation()	ഒരു സാമ്യത മാട്രിക്സ് ഇൻപുട്ടായി എടുത്ത്, ക്ലസ്റ്ററിങ്ങിനായി അഫിനിറ്റി പ്രൊപ്പഗേഷൻ അൽഗോരിതം നടപ്പിലാക്കുന്നു.
affprop.fit()	ക്ലസ്റ്ററുകളെ തിരിച്ചറിയാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന, പ്രീകംപ്യൂട്ടഡ് സാമ്യത മാട്രിക്സുമായി അഫിനിറ്റി പ്രൊപ്പഗേഷൻ മോഡലിന് അനുയോജ്യമാണ്.
np.unique()	ക്ലസ്റ്ററുകളിലൂടെ ആവർത്തിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന അഫിനിറ്റി പ്രൊപ്പഗേഷൻ അൽഗോരിതം അസൈൻ ചെയ്‌ത തനതായ ക്ലസ്റ്റർ ലേബലുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുന്നു.
lev_similarity[i, j] = -distance	അഫിനിറ്റി പ്രൊപ്പഗേഷന് ഒരു സാമ്യത മാട്രിക്സ് ആവശ്യമുള്ളതിനാൽ, മൂല്യം നിരസിച്ചുകൊണ്ട് ലെവൻഷ്‌ടൈൻ ദൂരത്തെ സമാനതയിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.
unittest.TestCase	Levenshtein മാട്രിക്സിൻ്റെയും ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെയും കൃത്യത സാധൂകരിക്കുന്നതിന് പൈത്തണിൻ്റെ യൂണിറ്റ്ടെസ്റ്റ് ചട്ടക്കൂടിൽ ഒരു ടെസ്റ്റ് കേസ് നിർവചിക്കുന്നു.
unittest.main()	വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ നടപ്പിലാക്കിയ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ സ്‌ക്രിപ്റ്റിനുള്ളിൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ ടെസ്റ്റ് കേസുകളും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു.

സ്ട്രിംഗ് സാമ്യതയുടെയും ക്ലസ്റ്ററിംഗിൻ്റെയും മെക്കാനിക്സ് മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഞങ്ങളുടെ പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ, പദ ക്രമത്തിലും കേസിലും സെൻസിറ്റീവ് ആയ ഒരു ലെവൻഷെയിൻ ഡിസ്റ്റൻസ് മാട്രിക്സ് കണക്കാക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാന ശ്രദ്ധ. "ഹലോ വേൾഡ്", "വേൾഡ് ഹലോ" തുടങ്ങിയ പദസമുച്ചയങ്ങൾ ഒരേപോലെ പരിഗണിക്കേണ്ട ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾക്ക് ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. പ്രീപ്രോസസിംഗ് ഘട്ടം ഓരോ സ്ട്രിംഗിലുമുള്ള വാക്കുകളെ അക്ഷരമാലാക്രമത്തിൽ അടുക്കുകയും അവയെ ചെറിയക്ഷരത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, പദ ക്രമത്തിലോ വലിയക്ഷരത്തിലോ ഉള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ ഫലങ്ങളെ ബാധിക്കില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. സമാനമായ സ്ട്രിംഗുകൾ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പോലുള്ള വിപുലമായ ജോലികൾക്കുള്ള അടിത്തറയായി കണക്കാക്കിയ മാട്രിക്സ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. 📊

ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു ലെവൻഷെയിൻ ലൈബ്രറി. ഈ ദൂരം പിന്നീട് ഒരു മാട്രിക്സിൽ സംഭരിക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ ജോഡിവൈസ് സമാനതകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു ഘടനാപരമായ ഫോർമാറ്റാണ്. ഉപയോഗം NumPy ഈ മാട്രിക്സിലെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ വേഗതയ്ക്കും സ്കേലബിളിറ്റിക്കും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ.

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, ഫോക്കസ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് സ്ട്രിംഗുകളിലേക്ക് മാറുന്നു അഫിനിറ്റി പ്രചരണം അൽഗോരിതം. നെഗറ്റീവായ ലെവൻഷ്‌ടൈൻ ദൂരം നിർണ്ണയിക്കുന്നത് പോലെ, ഈ സാങ്കേതികത അവയുടെ സമാനതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്ട്രിംഗുകളെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു. ദൂരങ്ങളെ സമാനതകളാക്കി മാറ്റുന്നതിലൂടെ, ഒരു ഇൻപുട്ടായി ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ എണ്ണം ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ അർത്ഥവത്തായ ക്ലസ്റ്ററുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഞങ്ങൾ അൽഗോരിതം പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. വലിയ ടെക്സ്റ്റ് കോർപ്പറയെ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന ജോലികൾക്ക് ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. 🤖

കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ, മൂന്നാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. കണക്കുകൂട്ടിയ മാട്രിക്സ് ഉദ്ദേശിച്ച പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് നിയമങ്ങളെ കൃത്യമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നുവെന്നും ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഗ്രൂപ്പിംഗുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെന്നും ഈ പരിശോധനകൾ സാധൂകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, "നേർത്ത പേപ്പർ", "പേപ്പർ നേർത്ത" തുടങ്ങിയ സ്ട്രിംഗുകൾ ഒരേ ക്ലസ്റ്ററിൽ ദൃശ്യമാകണം. ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകളുടെ മോഡുലാർ ഡിസൈൻ അവയെ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനും ടെക്‌സ്‌റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, ഡോക്യുമെൻ്റ് ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സെർച്ച് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പോലുള്ള വിവിധ പ്രോജക്‌റ്റുകളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. 🚀

പൈത്തണിലെ ഒരു കേസ്-ഇൻസെൻസിറ്റീവ് ലെവൻഷെയിൻ ഡിസ്റ്റൻസ് മാട്രിക്സ് കണക്കാക്കാനുള്ള ഇതര മാർഗങ്ങൾ

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പ്രകടനത്തിനായി `Levenshtein` ലൈബ്രറിയിൽ പൈത്തൺ ഉപയോഗിക്കുന്നു

import numpy as np
import Levenshtein as lev
# Function to calculate the Levenshtein distance matrix
def levenshtein_matrix(strings):
    # Preprocess strings to ignore case and word order
    preprocessed = [" ".join(sorted(s.lower().split())) for s in strings]
    n = len(preprocessed)
    matrix = np.zeros((n, n), dtype=float)
    
    # Populate the matrix with Levenshtein distances
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            matrix[i, j] = lev.distance(preprocessed[i], preprocessed[j])
    
    return matrix
    
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    lst_words = ['Hello world', 'world hello', 'all hello',
                'peace word', 'Word hello', 'thin paper', 'paper thin']
    matrix = levenshtein_matrix(lst_words)
    print(matrix)

Levenshtein ദൂരം ഉപയോഗിച്ച് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് സ്ട്രിംഗുകൾ

അഫിനിറ്റി പ്രൊപ്പഗേഷൻ ക്ലസ്റ്ററിങ്ങിനായി `സ്കിക്കിറ്റ്-ലേൺ` ഉപയോഗിക്കുന്ന പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ്

import numpy as np
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
import Levenshtein as lev
# Function to calculate the similarity matrix
def similarity_matrix(strings):
    preprocessed = [" ".join(sorted(s.lower().split())) for s in strings]
    n = len(preprocessed)
    matrix = np.zeros((n, n), dtype=float)
    
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            # Convert distance to similarity
            distance = lev.distance(preprocessed[i], preprocessed[j])
            matrix[i, j] = -distance  # Negative for affinity propagation
    
    return matrix
    
# Function to perform affinity propagation
def cluster_strings(strings):
    sim_matrix = similarity_matrix(strings)
    affprop = AffinityPropagation(affinity="precomputed")
    affprop.fit(sim_matrix)
    
    # Display results
    for cluster_id in np.unique(affprop.labels_):
        cluster = np.where(affprop.labels_ == cluster_id)[0]
        print(f"Cluster {cluster_id}: {[strings[i] for i in cluster]}")
    
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    lst_words = ['Hello world', 'world hello', 'all hello',
                'peace word', 'Word hello', 'thin paper', 'paper thin']
    cluster_strings(lst_words)

ദൃഢതയ്ക്കായി സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു

രണ്ട് പ്രവർത്തനങ്ങളിലും കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ

import unittest
class TestLevenshteinMatrix(unittest.TestCase):
    def test_levenshtein_matrix(self):
        strings = ['Hello world', 'world hello']
        matrix = levenshtein_matrix(strings)
        self.assertEqual(matrix[0, 1], 0)
        self.assertEqual(matrix[1, 0], 0)
    
class TestClustering(unittest.TestCase):
    def test_cluster_strings(self):
        strings = ['Hello world', 'world hello', 'peace word']
        # Expect similar strings in the same cluster
        cluster_strings(strings)
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത സ്ട്രിംഗ് താരതമ്യ ടെക്നിക്കുകളിൽ വിപുലീകരിക്കുന്നു

വാചക വിവരങ്ങളുടെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, സ്ട്രിംഗുകൾ കാര്യക്ഷമമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് നിർണായകമാണ്. അടിസ്ഥാന ലെവൻഷെയിൻ ദൂര കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കപ്പുറം, കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ പ്രീപ്രോസസിംഗ് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സ്ട്രിംഗുകളിൽ വിരാമചിഹ്നങ്ങൾ, ഒന്നിലധികം സ്‌പെയ്‌സുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ആൽഫാന്യൂമെറിക് ഇതര പ്രതീകങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക. ഈ കേസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന്, ഏതെങ്കിലും സാമ്യത അൽഗോരിതം പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അനാവശ്യ പ്രതീകങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുകയും സ്‌പെയ്‌സിംഗ് നോർമലൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ലൈബ്രറികൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു വീണ്ടും (പതിവ് എക്സ്പ്രഷനുകൾക്കായി) ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി വൃത്തിയാക്കാൻ സഹായിക്കും, പ്രീപ്രോസസിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ വേഗത്തിലും കൂടുതൽ സ്ഥിരതയിലും ഉണ്ടാക്കുന്നു. 🧹

മറ്റൊരു മൂല്യവത്തായ വശം സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സമാനത സ്‌കോറുകൾ വെയിറ്റിംഗ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്. സെർച്ച് എഞ്ചിൻ അന്വേഷണങ്ങൾക്കായി നിങ്ങൾ ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ട് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയാണെന്ന് കരുതുക. "ഹോട്ടൽ", "ഹോട്ടലുകൾ" എന്നിവ പോലെയുള്ള പദങ്ങൾ സാന്ദർഭികമായി വളരെ സാമ്യമുള്ളതാണ്, അവയുടെ ലെവൻഷെയിൻ ദൂരം ചെറുതാണെങ്കിലും. ടോക്കൺ വെയ്റ്റിംഗ് അനുവദിക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങൾ TF-IDF, നിർദ്ദിഷ്ട നിബന്ധനകളുടെ ആവൃത്തിയും പ്രാധാന്യവും ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് കൂടുതൽ കൃത്യത നൽകാൻ കഴിയും. ടെക്സ്റ്റ് ക്ലസ്റ്ററിംഗിലും ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കുകളിലും ഈ ഡിസ്റ്റൻസ് മെട്രിക്സിൻ്റെയും ടേം വെയ്റ്റിംഗിൻ്റെയും സംയോജനം വളരെ പ്രയോജനകരമാണ്.

അവസാനമായി, വലിയ തോതിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് മറ്റൊരു നിർണായക പരിഗണനയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ആയിരക്കണക്കിന് സ്ട്രിംഗുകളുള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് നിങ്ങൾക്ക് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യണമെങ്കിൽ, പൈത്തണിൻ്റെ സമാന്തര പ്രോസസ്സിംഗ് മൾട്ടിപ്രോസസിംഗ് ലൈബ്രറിക്ക് കണക്കുകൂട്ടൽ സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. ഒന്നിലധികം കോറുകളിലുടനീളം മാട്രിക്സ് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ വിഭജിക്കുന്നതിലൂടെ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പോലുള്ള റിസോഴ്‌സ്-ഇൻ്റൻസീവ് ടാസ്‌ക്കുകൾ പോലും അളക്കാവുന്നതും കാര്യക്ഷമവുമാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാനാകും. 🚀 ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് സ്ട്രിംഗ് താരതമ്യത്തിനും വാചക വിശകലനത്തിനും കൂടുതൽ ശക്തമായ പരിഹാരങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

Levenshtein ദൂരത്തെയും ആപ്ലിക്കേഷനുകളെയും കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന ചോദ്യങ്ങൾ

ലെവൻഷെയിൻ ദൂരം എന്താണ്?
Levenshtein ദൂരം ഒരു സ്ട്രിംഗിനെ മറ്റൊന്നാക്കി മാറ്റുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഒറ്റ-ക്ഷര എഡിറ്റുകളുടെ (ഇൻസേർഷനുകൾ, ഇല്ലാതാക്കലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പകരക്കാർ) എണ്ണം അളക്കുന്നു.
എനിക്ക് എങ്ങനെ ലെവൻഷ്‌ടൈൻ ഡിസ്റ്റൻസ് കേസ്-സെൻസിറ്റീവ് ആക്കാം?
ഉപയോഗിച്ച് സ്ട്രിംഗുകൾ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ .lower(), ദൂരം കണക്കുകൂട്ടൽ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾക്ക് എല്ലാ ടെക്സ്റ്റും ചെറിയക്ഷരത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാം.
വേഗത്തിലുള്ള ലെവൻഷെയിൻ ദൂരം കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കായി ഞാൻ ഏത് ലൈബ്രറിയാണ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്?
ദി python-Levenshtein ലൈബ്രറി വളരെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതും ദൂര കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കായി FuzzyWuzzy നേക്കാൾ വേഗതയുള്ളതുമാണ്.
Levenshtein ദൂരം ഉപയോഗിച്ച് എനിക്ക് വേഡ് ഓർഡർ മാറ്റങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, അക്ഷരമാലാക്രമത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് വാക്കുകൾ അടുക്കാൻ കഴിയും " ".join(sorted(string.split())) സ്ട്രിംഗുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്.
സ്ട്രിംഗുകൾ അവയുടെ സമാനതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എങ്ങനെ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യാം?
നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം scikit-learn's AffinityPropagation Levenshtein ദൂരങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ സാമ്യതയുള്ള മാട്രിക്സുള്ള അൽഗോരിതം.

കാര്യക്ഷമമായ സ്ട്രിംഗ് മാച്ചിംഗും ക്ലസ്റ്ററിംഗും

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ലൈബ്രറികളുമായി പ്രീപ്രോസസിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനത്തിലെ യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് അവതരിപ്പിച്ച പരിഹാരങ്ങൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ, ഡോക്യുമെൻ്റ് ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ എന്നിവ പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ തടസ്സമില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ✨

പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ ലെവൻഷെയിൻ കൂടാതെ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പോലും ഫലപ്രദമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലെ വെല്ലുവിളികളെ കൃത്യതയോടെയും വേഗതയോടെയും നേരിടാൻ പൈത്തണിൻ്റെ വൈവിധ്യം എങ്ങനെ ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു എന്ന് ഈ രീതികൾ തെളിയിക്കുന്നു. 🚀

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ടെക്സ്റ്റ് മാച്ചിംഗിനുള്ള ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും

സംബന്ധിച്ച വിവരങ്ങൾ ലെവൻഷെയിൻ ലൈബ്രറി അതിൻ്റെ ഔദ്യോഗിക PyPI ഡോക്യുമെൻ്റേഷനിൽ നിന്ന് പരാമർശിച്ചു.
സംബന്ധിച്ച വിശദാംശങ്ങൾ അഫിനിറ്റി പ്രൊപഗേഷൻ Scikit-learn ഒഫീഷ്യൽ ഡോക്യുമെൻ്റേഷനിൽ നിന്ന് ലഭിച്ചവയാണ്.
ഉപയോഗം NumPy മാട്രിക്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് NumPy ഡോക്യുമെൻ്റേഷനിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.
ടെക്‌സ്‌റ്റ് പ്രീപ്രോസസിംഗിനായുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ ഇതിൽ നിന്ന് സ്വീകരിച്ചു പൈത്തൺ റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷൻസ് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .

പൈത്തണിൽ ഒരു കേസ്-ഇൻസെൻസിറ്റീവ് ലെവൻഷെയിൻ ഡിസ്റ്റൻസ് മാട്രിക്സ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു