AMatch - Ruby的近似匹配扩展
2024-12-23 05:46:35作者:何举烈Damon
1. 安装指南
要使用AMatch,首先需要将其作为gem安装。在shell中输入以下命令:
gem install amatch
2. 项目的使用说明
AMatch是一组用于近似匹配、搜索和比较字符串的类。这些类实现了以下算法:
- Levenshtein编辑距离
- Sellers编辑距离
- Hamming距离
- 最长公共子序列长度
- 最长公共子字符串长度
- 成对距离度量
- Jaro-Winkler度量
以下是一些使用示例:
require 'amatch'
include Amatch
# 使用Sellers算法
m = Sellers.new("pattern")
m.match("pattren") # 输出:2.0
m.substitution = m.insertion = 3
m.match("pattren") # 输出:4.0
m.reset_weights
m.match(["pattren","parent"]) # 输出:[2.0, 4.0]
m.search("abcpattrendef") # 输出:2.0
# 使用Levenshtein算法
m = Levenshtein.new("pattern")
m.match("pattren") # 输出:2
m.search("abcpattrendef") # 输出:2
"pattern language".levenshtein_similar("language of patterns") # 输出:0.2
# 使用Damerau-Levenshtein算法
m = Amatch::DamerauLevenshtein.new("pattern")
m.match("pattren") # 输出:1
"pattern language".damerau_levenshtein_similar("language of patterns") # 输出:0.19999999999999996
# 使用Hamming算法
m = Hamming.new("pattern")
m.match("pattren") # 输出:2
"pattern language".hamming_similar("language of patterns") # 输出:0.1
# 使用PairDistance算法
m = PairDistance.new("pattern")
m.match("pattr en") # 输出:0.545454545454545
m.match("pattr en", nil) # 输出:0.461538461538462
m.match("pattr en", /t+/) # 输出:0.285714285714286
"pattern language".pair_distance_similar("language of patterns") # 输出:0.928571428571429
# 使用LongestSubsequence算法
m = LongestSubsequence.new("pattern")
m.match("pattren") # 输出:6
"pattern language".longest_subsequence_similar("language of patterns") # 输出:0.4
# 使用LongestSubstring算法
m = LongestSubstring.new("pattern")
m.match("pattren") # 输出:4
"pattern language".longest_substring_similar("language of patterns") # 输出:0.4
# 使用Jaro算法
m = Jaro.new("pattern")
m.match("paTTren") # 输出:0.952380952380952
m.ignore_case = false
m.match("paTTren") # 输出:0.742857142857143
"pattern language".jaro_similar("language of patterns") # 输出:0.672222222222222
# 使用JaroWinkler算法
m = JaroWinkler.new("pattern")
m.match("paTTren") # 输出:0.971428571712403
m.ignore_case = false
m.match("paTTren") # 输出:0.79428571505206
m.scaling_factor = 0.05
m.match("pattren") # 输出:0.961904762046678
"pattern language".jarowinkler_similar("language of patterns") # 输出:0.672222222222222
3. 项目API使用文档
AMatch的API文档可在其GitHub页面上找到。具体地址为:AMatch API。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在安装指南中说明。简要概括如下:
在shell中运行以下命令:
gem install amatch
以上即为AMatch的安装和使用说明。希望对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
302
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
153
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
457
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
610
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
613
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.44 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
205