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2つの文字列がLevenshteinメトリックによって1つの違いを持つことを可能にするファジー一致アルゴリズムを実行しています。 >ジョー onalprofes 単一のスワップを可能にする2つの文字列の一致
よりSI - - > profes が onal あるジョーよりNA:しかし、2つの後件文字が交換され頻繁に誤植があります
であるが、これらの差異はLevenshteinによって2を与える。どのようにこれらの差異にも一致しますか?
私は、最初の例では、 "Joannthan"はタイプミスですか?これはスワップと追加の 'n'なので –
@ P.J.Meisch Fixed。私の注意を引くことに感謝します。 –