Вопрос или проблема
Я довольно новичок в науке о данных, но раньше сталкивался с ней. Следующая проблема вызывает у меня беспокойство, и я надеюсь, что вы можете направить меня в правильном направлении.
Входными данными являются строки, из которых некоторые содержат одну и ту же информацию, а другие – нет. Неизвестное количество этих строк искажены* в разной степени. От всего лишь однойIncorrect letter до полного неразбора. На выходе должны быть исправленные строки из входных данных. Загвоздка в том, что существуют только определенные, уже известные комбинации допустимых строк.
В наивном подходе я связал несколько нечетких поисков и уже получил многообещающие результаты. Теперь я не знаю, с чего начать, или есть ли уже решенные аналогичные задачи.
* (мы все еще можем это говорить?)
Эта проблема называется приближенным сопоставлением строк или нечетким поиском строк. Она была хорошо изучена в области информатики.
Если имеется ограниченная, известная коллекция допустимых строк (то есть словарь), то проблему можно рассматривать как коррекцию ошибок.
Ответ или решение
Для решения задачи сопоставления испорченных строк с корректными вы можете воспользоваться методами приближённого сопоставления строк, которые активно исследуются в области компьютерных наук, особенно в контексте корректировки опечаток.
Шаги для решения задачи:
-
Определение словаря корректных строк:
Сначала необходимо собрать известные комбинации корректных строк, которые будут служить вашим "словарём". Этот словарь будет содержать только те строки, которые могут быть выданы в качестве корректной версии. -
Выбор метода для сопоставления строк:
Существует несколько алгоритмов для выполнения приближенного сопоставления строк. Среди наиболее популярных:- Алгоритм Левенштейна: вычисляет минимальное количество операций (вставка, удаление, замена), необходимых для преобразования одной строки в другую. Это хороший выбор, если вы хотите учитывать малые искажения.
- Метрика Джаро-Винклера: используется для определения схожести двух строк, особенно если строки имеют одинаковое начальное количество символов.
- Функция расстояния Хэмминга: подходит, если строки имеют одинаковую длину и вы хотите измерить различия между ними.
-
Реализация алгоритма коррекции:
- Для каждой испорченной строки проведите сравнение со всеми корректными строками из словаря.
- Используйте выбранный алгоритм для расчета расстояния между испорченной строкой и каждой строкой из словаря.
- Выберите строку из словаря с наименьшим расстоянием в качестве "правильной" версии для испорченной строки.
-
Обработка многозначных несовпадений:
Если несколько строк из словаря имеют одинаковое расстояние до испорченной строки, выберите наилучший вариант на основе дополнительного критерия, например:- Частота использования в записях/данных.
- Длина строки (приоритет коротких или длинных в зависимости от задачи).
-
Тестирование и валидация:
После того как вы реализовали алгоритм, проверьте его на наборе тестовых данных для оценки его точности. Для этого можно использовать заранее размеченные данные (корректные и испорченные строки).
Программные инструменты:
Для выполнения данной задачи вы можете воспользоваться следующими библиотеками на Python:
- FuzzyWuzzy: предоставляет функции для вычисления схожести строк, основываясь на расстоянии Левенштейна.
- difflib: встроенная библиотека Python, которая может помочь с вычислением степени схожести и различий между строками.
Заключение:
Эта задача имеет корни в области обработки естественного языка и компьютерной науки, и для её решения существует множество методов. Используя подходы, описанные выше, вы сможете эффективно сопоставить испорченные строки с корректными, используя известные комбинации строк. Успехов в вашей работе!