Pythonの編集距離

インポートNPとしてnumpyの
 インポートのJSON
 インポートコーデックは

＃计算编辑距离
DEF ：edit_distance（WORD1、WORD2）
    LEN1 = LEN（WORD1）
    LEN2 = LEN（WORD2）
    DP = np.zeros（（LEN1 + 1、LEN2 + 1 ））
     のために私中範囲（LEN1 + 1 ）：
        DP [i]が[0] = 私
     のために、J における範囲（LEN2 + 1 ）：
        DP [0] [j]は = Jの

    ための I 中範囲（1、LEN1 + 1 ）
         のために J中範囲（1 ,. 1 LEN2用+ ）：
             IF WORD1 [I - 1] == WORD2 [J - 1 ]：
                TEMP = 0
             他：
                TEMP = 1 
            DP [I] [J] [I - 1] =分（DP [J - 1] + TEMP、分（DP。[I - 1] [J] + 1、DP [I]、[J - 1] + 1 ））
     を返すDP [LEN1] [LEN2] 


＃190 801 
＃計算編集距離類似
DEF simility（WORD1、WORD2）：
    RES = edit_distance（WORD1、WORD2）
    MAXLEN = MAX（LEN（WORD1）、LEN（WORD2））
     リターン 1-RES * 1.0 /。MAXLEN

bianhaos = [] 
sub_sens = [] 
codecs.open有する（R ' C：\ユーザー\ Administrator.SC-201812211013 \ PycharmProjects \ untitled29 \ yiwoqu \コード\のxianbingshi_write_sub.txt '、' R '、' UTF8 ' ）Fとして得ました：
     以下のための行にF：
        ＃bianhao、sub_sen = line.split（ '< - >'） 
        ＃。sub_sen = sub_sen.strip（）ストリップ（ '<B>'）ストリップ（ '<E>'）
        ＃1 bianhaos.append （bianhao）
        sub_sensを。追加（ライン） 
数 = LEN（sub_sens）
leibie = [-1] *カウント
CLA = 0
 印刷（カウント）
 のための I における範囲（数）：
     もし！leibie [I] = -1 ：
         継続
    leibieを[I] = CLA 
    SUB1 = sub_sens [i]は
     のために J における範囲（カウント）：
         もし leibie [J ] = -1！ ：
             続ける
        SUB2 = sub_sens [J] 
        SIM = simility（SUB1、SUB2）
         であれば SIM> = 0.5 ：
            leibie [J] = CLAの
    CLA= CLA + 1枚の
    プリント（I）
 プリント（leibie） 
（オープンと' leibie05.json '、' W ' Fとして）：
    json.dump（leibie、F）
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