Python 基于字符的拼写检查

我正在根据上面提到的示例开发n gram拼写检查。尽管算法方法如下所示：

考虑两个字符串“statistics”和“statistic”。如果n设置为2（提取双克），则两个字符串的相似性计算如下：

最初，这两个字符串被分成两个g：

统计数据-ti的st ta为st ti ic cs 9 Bigram

统计-ti处的st ta为st ti ic ca al 10 Bigram

然后在每个字符串中找到唯一的双图

统计数据-在is ti ic cs的st ta（7个唯一的Bigram）

统计-ti处的st ta为ic ca al（8个独特的Bigram）

接下来，找到与这两个术语共享的唯一bi图

有6个这样的双克：ic的st ta是ti

相似性度量使用相似系数计算，公式如下：

相似系数=2*C/A+B

A - unique n-grams in term 1.
B - unique n-grams in term 2.
C - unique n-grams appearing in term 1 and term 2.

上述示例将产生结果（2*6）/（7+8）=0.80。相似度越高，更正的词就越相关

我的程序示例输出如下所示：

Enter a word: ttem
temp : 0.5
stem : 0.5
items : 0.4444444444444444
item : 0.5

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我如何在其中选择最有可能的候选人。我希望你能提供一些解决办法。希望见到你们。

基于ngram，没有首选的修正选项。 有些拼写检查器确实提供多重更正。

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如果你想选择一个，你可以考虑为选择添加其他规则，比如Levenshtein距离——单词之间的单个字符编辑的最小数量，或者为每个字母给出显著的分数（例如使Z值很多，E值更少，因为Z不太可能被错误地写入）。.

谢谢你，伙计。你能用一些例子详细说明一下给重要性评分吗？基于这篇文章，你可以在其中看到分数：