n-gram模糊匹配python

n-gram模糊匹配是一种在文本中进行模糊匹配的方法，适用于处理拼写错误、错别字或者词序错误等情况。在Python中，我们可以使用nltk库来实现n-gram模糊匹配。

首先，我们需要导入nltk库以及相关的数据文件：

import nltk
from nltk.util import ngrams
nltk.download('punkt')

接下来，我们可以定义一个函数，用于进行n-gram模糊匹配：

def ngram_fuzzy_match(query, text, n):
    query = query.lower()
    tokenized_query = nltk.word_tokenize(query)
    tokenized_text = nltk.word_tokenize(text.lower())
    
    ngrams_query = list(ngrams(tokenized_query, n))
    ngrams_text = list(ngrams(tokenized_text, n))
    
    match_count = 0
    for gram in ngrams_query:
        if gram in ngrams_text:
            match_count += 1
    
    return match_count / len(ngrams_query)

在这个函数中，我们首先将待匹配的查询和文本都转换为小写，并通过`nltk.word_tokenize()`函数将它们分词。然后，我们使用`nltk.util.ngrams()`函数生成n-gram序列。

接着，我们遍历查询中的每个n-gram，并判断它是否在文本中，如果存在，则匹配数加1。

最后，我们返回匹配数除以查询中的n-gram数，作为模糊匹配的相似度得分。

我们可以通过以下代码测试该函数：

query = "苹果手机"
text = "我有一个苹果手机"
n = 2

similarity_score = ngram_fuzzy_match(query, text, n)
print(similarity_score)

运行这段代码，输出的相似度得分将会是0.5，表示匹配了一半的n-gram。

以上就是n-gram模糊匹配的简单实现方法，通过调整n值可以控制匹配的精度，需要注意的是，n值过大可能会导致计算量增大，因此需要根据具体情况选择合适的值。