fuzz.token_sort_ratio("张豪",“张毫”)返回的结果只有50，但实际上我们肉眼上看，两个名字差不多

`fuzz.token_sort_ratio()` 方法虽然通常用于中文姓名的模糊匹配，但它主要是基于词汇的排序顺序，而不是字符间的直接比对。对于"张豪"和"张毫"这种情况，由于它们的字符组成几乎相同，只是笔画顺序有所调整，可能会导致排序后的结果不如预期高，尤其是当名字中字母较少或者字符排列规则性较强时。

在这种情况下，你可能需要考虑其他的文本相似度算法，例如 `fuzz.partial_ratio()`，它会逐字符地计算两个字符串的部分匹配，或者 `nltk` 库中的 `edit_distance()` 函数，即Levenshtein距离，它衡量的是从一个字符串转换到另一个字符串所需的最少编辑操作次数（插入、删除或替换字符）。如果你的目的是寻找非常近似的名称，这些方法可能会提供更好的匹配结果。

from fuzzywuzzy import fuzz
import nltk

partial_similarity = fuzz.partial_ratio(name1, name2)
levenshtein_similarity = nltk.edit_distance(name1, name2)

print(f"Partial similarity: {partial_similarity}%")
print(f"Levenshtein similarity: {levenshtein_similarity}")