ازگر میں کیس غیر حساس لیونشٹین ڈسٹینس میٹرکس بنانا

سٹرنگ مماثلت کے لیے ازگر کی صلاحیت کو ختم کرنا

تصور کریں کہ آپ فقروں کے ڈیٹاسیٹ کے ساتھ کام کر رہے ہیں جو ایک جیسے لگتے ہیں لیکن الفاظ کی ترتیب یا کیسنگ میں مختلف ہیں۔ "ہیلو ورلڈ" اور "ورلڈ ہیلو" جیسی تاروں کا موازنہ کرنا اس وقت مشکل ہو جاتا ہے جب روایتی طریقے ان کی شناخت کرنے میں ناکام رہتے ہیں۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں Levenshtein کا ​​فاصلہ چمک سکتا ہے۔

Levenshtein فاصلے کی پیمائش کرتا ہے کہ ایک تار کو دوسرے میں تبدیل کرنے کے لیے کتنی ترمیم کی ضرورت ہے۔ لیکن کیا ہوتا ہے جب الفاظ کی ترتیب اور مقدمہ غیر متعلق ہو جاتے ہیں؟ ٹیکسٹ پروسیسنگ اور قدرتی زبان کے کاموں میں یہ ایک بار بار چیلنج ہوتا ہے، خاص طور پر جب آپ کا مقصد درستگی کے لیے ہوتا ہے۔ 📊

بہت سے ڈویلپرز سٹرنگ کی مماثلت کا حساب لگانے کے لیے FuzzyWuzzy جیسے ٹولز کا رخ کرتے ہیں۔ اگرچہ یہ طاقتور ہے، لائبریری کے آؤٹ پٹ کو اکثر مخصوص تقاضوں کو پورا کرنے کے لیے مزید تبدیلی کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ ایک مناسب Levenshtein میٹرکس بنانا۔ یہ اضافی قدم آپ کے ورک فلو کو پیچیدہ بنا سکتا ہے، خاص طور پر جب وسیع ڈیٹا سیٹس پر کارروائی ہو رہی ہو۔ 🤔

اس مضمون میں، ہم Levenshtein فاصلاتی میٹرکس کا حساب لگانے کا ایک بہترین طریقہ تلاش کریں گے جو الفاظ کی ترتیب اور کیس کو نظر انداز کرتا ہے۔ ہم متبادل لائبریریوں کو بھی چھوئیں گے جو آپ کے کام کو آسان بنا سکتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آپ کے کلسٹرنگ الگورتھم درست ڈیٹا کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے کام کریں۔ آئیے اندر غوطہ لگائیں! 🚀

سٹرنگ مماثلت اور کلسٹرنگ کے میکانکس کو سمجھنا

ہماری Python اسکرپٹس میں، بنیادی توجہ ایک Levenshtein فاصلاتی میٹرکس کا حساب لگانا ہے جو الفاظ کی ترتیب اور کیس کے لیے غیر حساس ہے۔ یہ ٹیکسٹ پروسیسنگ کے کاموں کے لیے بہت اہم ہے جہاں "ہیلو ورلڈ" اور "ورلڈ ہیلو" جیسے جملے کو ایک جیسا سمجھا جانا چاہیے۔ پری پروسیسنگ مرحلہ ہر اسٹرنگ میں الفاظ کو حروف تہجی کے مطابق ترتیب دیتا ہے اور انہیں چھوٹے حروف میں تبدیل کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ الفاظ کی ترتیب یا کیپٹلائزیشن میں فرق نتائج کو متاثر نہ کرے۔ حساب شدہ میٹرکس اعلی درجے کے کاموں کی بنیاد کے طور پر کام کرتا ہے جیسے کہ ملتے جلتے تاروں کو کلسٹر کرنا۔ 📊

پہلا اسکرپٹ استعمال کرتا ہے۔ لیونشٹین لائبریری، جو ایک سٹرنگ کو دوسرے میں تبدیل کرنے کے لیے درکار ترامیم کی تعداد کا حساب لگانے کا ایک موثر طریقہ فراہم کرتی ہے۔ اس کے بعد یہ فاصلہ ایک میٹرکس میں محفوظ کیا جاتا ہے، جو کہ ڈیٹاسیٹس میں جوڑے کی طرح مماثلتوں کی نمائندگی کرنے کے لیے ایک منظم شکل مثالی ہے۔ کا استعمال NumPy اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اس میٹرکس پر آپریشنز رفتار اور اسکیل ایبلٹی کے لیے بہتر بنائے گئے ہیں، خاص طور پر جب بڑے ڈیٹا سیٹس سے نمٹتے ہیں۔

دوسری اسکرپٹ میں، فوکس کا استعمال کرتے ہوئے کلسٹرنگ سٹرنگز پر منتقل ہوتا ہے۔ وابستگی کی تبلیغ الگورتھم یہ تکنیک تاروں کو ان کی مماثلت کی بنیاد پر گروپ کرتی ہے، جیسا کہ منفی Levenshtein فاصلے سے طے ہوتا ہے۔ فاصلوں کو مماثلت میں تبدیل کر کے، ہم الگورتھم کو بامعنی کلسٹرز بنانے کے قابل بناتے ہیں بغیر ان پٹ کے کلسٹرز کی تعداد کی ضرورت کے۔ یہ نقطہ نظر خاص طور پر غیر زیر نگرانی سیکھنے کے کاموں کے لیے مفید ہے، جیسے بڑے ٹیکسٹ کارپورا کی درجہ بندی کرنا۔ 🤖

درستگی کو یقینی بنانے کے لیے، تیسرا اسکرپٹ یونٹ ٹیسٹ متعارف کراتا ہے۔ یہ ٹیسٹ اس بات کی توثیق کرتے ہیں کہ حساب شدہ میٹرکس مطلوبہ پری پروسیسنگ قواعد کی درست عکاسی کرتا ہے اور یہ کہ کلسٹرنگ متوقع گروپ بندیوں کے ساتھ ہم آہنگ ہے۔ مثال کے طور پر، "پتلے کاغذ" اور "کاغذ کی پتلی" جیسی تاریں ایک ہی کلسٹر میں ظاہر ہونی چاہئیں۔ ان اسکرپٹس کا ماڈیولر ڈیزائن انہیں دوبارہ استعمال کرنے اور مختلف پروجیکٹس میں ضم کرنے کی اجازت دیتا ہے، جیسے کہ متن کی درجہ بندی، دستاویز کی نقل، یا سرچ انجن کی اصلاح۔ 🚀

import numpy as np
import Levenshtein as lev
# Function to calculate the Levenshtein distance matrix
def levenshtein_matrix(strings):
    # Preprocess strings to ignore case and word order
    preprocessed = [" ".join(sorted(s.lower().split())) for s in strings]
    n = len(preprocessed)
    matrix = np.zeros((n, n), dtype=float)
    
    # Populate the matrix with Levenshtein distances
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            matrix[i, j] = lev.distance(preprocessed[i], preprocessed[j])
    
    return matrix
    
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    lst_words = ['Hello world', 'world hello', 'all hello',
                'peace word', 'Word hello', 'thin paper', 'paper thin']
    matrix = levenshtein_matrix(lst_words)
    print(matrix)

import numpy as np
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
import Levenshtein as lev
# Function to calculate the similarity matrix
def similarity_matrix(strings):
    preprocessed = [" ".join(sorted(s.lower().split())) for s in strings]
    n = len(preprocessed)
    matrix = np.zeros((n, n), dtype=float)
    
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            # Convert distance to similarity
            distance = lev.distance(preprocessed[i], preprocessed[j])
            matrix[i, j] = -distance  # Negative for affinity propagation
    
    return matrix
    
# Function to perform affinity propagation
def cluster_strings(strings):
    sim_matrix = similarity_matrix(strings)
    affprop = AffinityPropagation(affinity="precomputed")
    affprop.fit(sim_matrix)
    
    # Display results
    for cluster_id in np.unique(affprop.labels_):
        cluster = np.where(affprop.labels_ == cluster_id)[0]
        print(f"Cluster {cluster_id}: {[strings[i] for i in cluster]}")
    
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    lst_words = ['Hello world', 'world hello', 'all hello',
                'peace word', 'Word hello', 'thin paper', 'paper thin']
    cluster_strings(lst_words)

import unittest
class TestLevenshteinMatrix(unittest.TestCase):
    def test_levenshtein_matrix(self):
        strings = ['Hello world', 'world hello']
        matrix = levenshtein_matrix(strings)
        self.assertEqual(matrix[0, 1], 0)
        self.assertEqual(matrix[1, 0], 0)
    
class TestClustering(unittest.TestCase):
    def test_cluster_strings(self):
        strings = ['Hello world', 'world hello', 'peace word']
        # Expect similar strings in the same cluster
        cluster_strings(strings)
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

آپٹمائزڈ سٹرنگ موازنہ تکنیکوں پر توسیع

متنی معلومات کے بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت، تاروں کا موثر طریقے سے موازنہ کرنا بہت ضروری ہے۔ بنیادی Levenshtein فاصلے کے حسابات سے ہٹ کر، درستگی کو یقینی بنانے میں پری پروسیسنگ کلیدی کردار ادا کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایسے منظرناموں پر غور کریں جہاں تاروں میں اوقاف، متعدد جگہیں، یا حتیٰ کہ غیر حروفِ عددی حروف بھی شامل ہو سکتے ہیں۔ ان معاملات کو سنبھالنے کے لیے، کسی بھی مماثلت والے الگورتھم کو لاگو کرنے سے پہلے ناپسندیدہ حروف کو ہٹانا اور وقفہ کاری کو معمول پر لانا ضروری ہے۔ لائبریریاں جیسے دوبارہ (ریگولر ایکسپریشنز کے لیے) ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے صاف کرنے میں مدد کر سکتا ہے، پری پروسیسنگ کے اقدامات کو تیز تر اور زیادہ مستقل بناتا ہے۔ 🧹

ایک اور قابل قدر پہلو سیاق و سباق کی بنیاد پر مماثلت کے اسکور کو وزن دینا ہے۔ فرض کریں کہ آپ سرچ انجن کے سوالات کے لیے صارف کے ان پٹ پر کارروائی کر رہے ہیں۔ "ہوٹل" اور "ہوٹل" جیسے الفاظ سیاق و سباق کے لحاظ سے بہت ملتے جلتے ہیں، چاہے ان کا Levenshtein فاصلہ چھوٹا ہو۔ الگورتھم جو ٹوکن وزن کی اجازت دیتے ہیں، جیسے TF-IDF، تعدد اور مخصوص اصطلاحات کی اہمیت کو شامل کرکے اضافی درستگی فراہم کرسکتا ہے۔ فاصلاتی میٹرکس اور اصطلاحی وزن کا یہ مجموعہ ٹیکسٹ کلسٹرنگ اور ڈپلیکیشن کے کاموں میں انتہائی فائدہ مند ہے۔

آخر میں، بڑے پیمانے پر ایپلی کیشنز کے لیے کارکردگی کو بہتر بنانا ایک اور اہم بات ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کو ہزاروں تاروں کے ساتھ ڈیٹاسیٹ پر کارروائی کرنے کی ضرورت ہے، تو Python کے ساتھ متوازی پروسیسنگ ملٹی پروسیسنگ لائبریری حساب کے وقت کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہے۔ میٹرکس کے حسابات کو متعدد کوروں میں تقسیم کرکے، آپ اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ کلسٹرنگ جیسے وسائل سے متعلق کام بھی قابل توسیع اور موثر رہیں۔ 🚀 ان تکنیکوں کو یکجا کرنے سے سٹرنگ موازنہ اور متن کے تجزیہ کے لیے مزید مضبوط حل نکلتے ہیں۔