def get_rule_entity_names(rule_text): """提取正则表达式中实体的名称""" entities_names = [] rule = r'(\(\?P\<)(.*?)(\>)(.*?)' rulecompile = re.compile(rule, re.S) rule_names = re.finditer(rulecompile, rule_text) for name in rule_names: entities_names.append(name.group()[4:-1]) return entities_names

时间: 2024-02-19 13:00:13 浏览: 68
这是一个Python函数,它的作用是从正则表达式中提取实体的名称。具体来说,它使用了Python标准库中的re模块,其中的re.compile函数将正则表达式字符串编译成一个正则表达式对象,然后使用re.finditer函数在字符串中搜索所有匹配正则表达式的子串。函数的参数rule_text是一个字符串,表示正则表达式。 函数的实现细节如下: 1. 定义一个空列表entities_names,用于存储提取出来的实体名称。 2. 定义一个正则表达式rule,用于匹配正则表达式中的实体部分。其中,r表示使用原始字符串,\(\?P\<表示匹配实体的名称部分,.*?表示匹配实体名称的具体内容,\>表示实体名称部分的结束标志,.*?表示匹配实体的正则表达式部分。 3. 使用re.compile函数将正则表达式rule编译成一个正则表达式对象rulecompile。 4. 使用re.finditer函数在rule_text中搜索所有匹配rulecompile的子串,并返回一个迭代器rule_names。 5. 对于rule_names中的每一个匹配对象name,使用group方法获取匹配到的子串,然后将其中的实体名称部分提取出来,存储到entities_names列表中。 6. 最后将entities_names返回。 总体来说,这个函数的作用是帮助我们从正则表达式中快速提取出实体名称,方便后续的处理。
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def get_rule_entity_names(rule_text): entities_names = [] rule = r'(\(\?P\<)(.*?)(\>)(.*?)' rulecompile = re.compile(rule, re.S) rule_names = re.finditer(rulecompile, rule_text) for name in rule_names: entities_names.append(name.group()[4:-1]) return entities_names

这个函数的作用是从一个正则表达式中提取出所有的实体名称。具体来说,它使用了Python标准库中的re模块,其中的re.compile函数将正则表达式字符串编译成一个正则表达式对象,然后使用re.finditer函数在字符串中搜索所有匹配正则表达式的子串。函数的参数rule_text是一个字符串,表示正则表达式。 函数的实现细节如下: 1. 首先定义了一个空列表entities_names,用于存储提取出来的实体名称。 2. 接着定义了一个正则表达式rule,用于匹配正则表达式中的实体部分。其中,r表示使用原始字符串,\(\?P\<表示匹配实体的名称部分,.*?表示匹配实体名称的具体内容,\>表示实体名称部分的结束标志,.*?表示匹配实体的正则表达式部分。 3. 使用re.compile函数将正则表达式rule编译成一个正则表达式对象rulecompile。 4. 使用re.finditer函数在rule_text中搜索所有匹配rulecompile的子串,并返回一个迭代器rule_names。 5. 对于rule_names中的每一个匹配对象name,使用group方法获取匹配到的子串,然后将其中的实体名称部分提取出来,存储到entities_names列表中。 6. 最后将entities_names返回。 总体来说,这个函数的作用是帮助我们从正则表达式中快速提取出实体名称,方便后续的处理。

from collections import Counter 计算两个字符串的相似度 def string_similarity(str1, str2): str1 = set(str1.lower().split()) str2 = set(str2.lower().split()) intersection = len(str1 & str2) union = len(str1 | str2) return intersection / union 计算属性相似度 def attribute_similarity(attr1, attr2): if isinstance(attr1, str) and isinstance(attr2, str): return string_similarity(attr1, attr2) elif isinstance(attr1, list) and isinstance(attr2, list): counter1 = Counter(attr1) counter2 = Counter(attr2) intersection = sum((counter1 & counter2).values()) union = sum((counter1 | counter2).values()) return intersection / union else: return 0 计算实体相似度 def entity_similarity(entity1, entity2, weights): total_similarity = 0 for attr1, attr2, weight in zip(entity1, entity2, weights): attr_similarity = attribute_similarity(attr1, attr2) total_similarity += attr_similarity * weight return total_similarity 对比两个实体并进行实体对齐 def compare_entities(entity1, entity2, merge_threshold, independent_threshold): similarity = entity_similarity(entity1, entity2, weights=[1, 1, 0.5]) if similarity >= merge_threshold: return "Merge" elif similarity >= independent_threshold: return "Independent" else: return "Different" 示例数据 entity1 = [ "John Doe", "30", ["male", "engineer"] ] entity2 = [ "John Doe", "31", ["male", "engineer"] ] 设置阈值 merge_threshold = 0.8 independent_threshold = 0.5 对比两个实体 result = compare_entities(entity1, entity2, merge_threshold, independent_threshold) print(result) 代码中的相似度计算是基于什么的计算,给出公式

代码中的相似度计算是基于集合论的概念,使用了交集和并集来计算字符串和属性的相似度。 对于字符串的相似度计算,使用了以下公式: ```python intersection = len(str1 & str2) union = len(str1 | str2) similarity = intersection / union ``` 其中,`str1` 和 `str2` 分别是将字符串拆分成词语后的集合,`intersection` 表示两个集合的交集的元素个数,`union` 表示两个集合的并集的元素个数。 对于属性的相似度计算,使用了以下公式: ```python counter1 = Counter(attr1) counter2 = Counter(attr2) intersection = sum((counter1 & counter2).values()) union = sum((counter1 | counter2).values()) similarity = intersection / union ``` 其中,`attr1` 和 `attr2` 分别是属性值的列表,`counter1` 和 `counter2` 是将列表转换为计数器对象,`intersection` 表示两个计数器对象的交集元素的总数,`union` 表示两个计数器对象的并集元素的总数。 请注意,这只是一个简单的相似度计算方法,实际应用中可能需要根据具体情况选择更适合的相似度计算方法。
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