python - 模糊模式匹配的替代方法

问题描述

我在大型数据集上使用模糊模式匹配，其时间复杂度为 O(n)。我想减少执行时间。

有没有其他方法可以做到这一点？

这是我的代码

for k in range(len(patterns)):
    #patterns is list converted from dataframe of the dataset
    res = int(fuzz.partial_ratio(word,patterns[k]))
    rank[k]= res
    per.insert(k,res)

标签： pythonnlppattern-matching

您可以在前 10 名而不是整个数据集之间进行截断和匹配

这是功能

基于条件的 2 个大型数据集上的模糊模糊字符串匹配 - python

python - 模糊模式匹配的替代方法

问题描述

解决方案

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