L'algorithme de distance de Levenshtein est une méthode largement utilisée pour mesurer la similarité ou la différence entre deux chaînes. Il est également connu sous le nom d'algorithme de distance d'édition, car il mesure le nombre minimum d'insertions, de suppressions ou de substitutions nécessaires pour transformer une chaîne en une autre. L'algorithme de distance de Levenshtein a de nombreuses applications dans l'analyse de données, telles que la classification de texte, la mise en correspondance de données et le nettoyage de données.
L'algorithme de distance de Levenshtein a été proposé pour la première fois par Vladimir Levenshtein en 1965 comme moyen de mesurer la similitude entre deux séquences de caractères. L'algorithme est basé sur le concept de programmation dynamique, qui est une méthode pour résoudre des problèmes complexes en les décomposant en sous-problèmes plus petits et en les résolvant de manière itérative. L'algorithme de distance de Levenshtein calcule le nombre minimum de modifications d'un seul caractère (insertions, suppressions ou substitutions) nécessaires pour transformer une chaîne en une autre.
L'algorithme de distance de Levenshtein est largement utilisé dans le traitement du langage naturel et l'analyse de texte, où il est utilisé pour mesurer la similitude entre deux morceaux de texte. Par exemple, l'algorithme peut être utilisé pour déterminer si deux documents contiennent un contenu similaire ou si deux phrases expriment des idées similaires. L'algorithme est également utilisé dans les logiciels de vérification orthographique pour suggérer des corrections pour les mots mal orthographiés. Dans l'analyse des données, l'algorithme de distance de Levenshtein est utilisé pour faire correspondre ou fusionner des données provenant de différentes sources, identifier les doublons ou quasi-doublons et nettoyer les données désordonnées.
L'une des applications les plus courantes de l'algorithme de distance de Levenshtein dans l'analyse des données est le couplage d'enregistrements, également appelé appariement des données. Le couplage d'enregistrements est le processus d'identification et de fusion d'enregistrements qui font référence à la même entité ou à la même personne, mais qui sont stockés dans des ensembles de données différents ou qui ont des représentations différentes. Cela peut être une tâche complexe lorsqu'il s'agit d'ensembles de données volumineux et divers, car il peut y avoir des divergences ou des variations dans la manière dont les données sont stockées ou représentées.
L'algorithme de distance de Levenshtein peut être utilisé pour calculer la distance entre deux chaînes, telles que des noms, des adresses ou d'autres informations d'identification. En comparant la distance de Levenshtein entre deux chaînes, nous pouvons déterminer à quel point elles sont similaires ou différentes et décider si elles font référence à la même entité ou non. Par exemple, si nous avons deux ensembles de données contenant des informations sur les clients et qu'un ensemble de données contient le nom et l'adresse du client, tandis que l'autre ensemble de données ne contient que le nom et le numéro de téléphone du client, nous pouvons utiliser l'algorithme de distance de Levenshtein pour faire correspondre les enregistrements en fonction de la similarité des noms et des adresses.
Une autre application de l'algorithme de distance de Levenshtein concerne le nettoyage et la préparation des données. Souvent, les données provenant de différentes sources peuvent contenir des variations, des fautes d'orthographe ou des fautes de frappe qui rendent difficile la correspondance ou la fusion des données. L'algorithme de distance de Levenshtein peut être utilisé pour identifier et corriger ces écarts, en comparant la distance entre différentes chaînes et en suggérant des corrections ou des remplacements. Par exemple, si nous avons un ensemble de données contenant des adresses de clients et que certaines adresses contiennent des noms de rue mal orthographiés, nous pouvons utiliser l'algorithme de distance de Levenshtein pour suggérer des corrections basées sur les noms de rue les plus proches dans l'ensemble de données.
En plus du couplage d'enregistrements et du nettoyage des données, l'algorithme de distance de Levenshtein a un large éventail d'autres applications dans l'analyse des données et le traitement du langage naturel. Par exemple, il peut être utilisé pour :
- Correction orthographique : En comparant la distance de Levenshtein entre un mot mal orthographié et un dictionnaire de mots valides, nous pouvons suggérer des corrections ou des alternatives pour le mot mal orthographié.
- Similitude de texte : En comparant la distance de Levenshtein entre deux textes, nous pouvons déterminer à quel point ils sont similaires ou différents et les classer dans des catégories telles que le plagiat, la paraphrase ou le résumé.
- Reconnaissance d'entités nommées : en utilisant l'algorithme de distance de Levenshtein pour faire correspondre des entités telles que des noms de personnes, des noms d'organisations ou des emplacements, nous pouvons les identifier et les extraire à partir de données textuelles non structurées.
Voici un exemple du fonctionnement de l'algorithme de distance de Levenshtein :
Supposons que nous ayons deux chaînes : "chaton" et "assis". Nous voulons trouver la distance de Levenshtein entre ces deux chaînes, qui mesure le nombre de modifications d'un seul caractère (insertions, suppressions ou substitutions) nécessaires pour transformer une chaîne en l'autre.
Pour ce faire, nous pouvons utiliser une matrice pour représenter la distance de Levenshtein entre deux sous-chaînes quelconques des deux chaînes. Chaque élément de la matrice représente le nombre minimum de modifications requises pour transformer une sous-chaîne en une autre.
Voici à quoi ressemble la matrice pour notre exemple :
"" assis
"" 0 1 2 3 4 5 6 7
k 1 1 2 3 4 5 6 7
je 2 2 1 2 3 4 5 6
t 3 3 2 1 2 3 4 5
t 4 4 3 2 1 2 3 4
e 5 5 4 3 2 2 3 4
n 6 6 5 4 3 3 2 3
Pour remplir la matrice, nous commençons par le coin supérieur gauche (qui représente les sous-chaînes vides des deux chaînes) et progressons vers le bas et vers la droite, un élément à la fois.
- La première ligne représente le cas où la première chaîne est la chaîne vide, donc la distance de Levenshtein est simplement la longueur de la deuxième chaîne (c'est-à-dire le nombre d'insertions nécessaires pour transformer la chaîne vide en deuxième chaîne).
- La première colonne représente le cas où la deuxième chaîne est la chaîne vide, donc la distance de Levenshtein est simplement la longueur de la première chaîne (c'est-à-dire le nombre de suppressions nécessaires pour transformer la première chaîne en chaîne vide).
- Pour les éléments restants de la matrice, nous calculons la distance de Levenshtein comme suit :
- Si les deux sous-chaînes sont identiques, alors la distance est la même que la distance entre leurs préfixes (c'est-à-dire les éléments dans le coin supérieur gauche de l'élément courant).
- Si les deux sous-chaînes diffèrent par un seul caractère (c'est-à-dire une insertion, une suppression ou une substitution), alors la distance est supérieure d'un au minimum des distances entre leurs préfixes (c'est-à-dire les trois éléments adjacents en haut à gauche de l'actuel élément).
- Si les deux sous-chaînes diffèrent de plus d'un caractère, alors la distance est un de plus que le minimum des distances entre leurs préfixes, plus le coût de l'opération qui transforme le dernier caractère d'une sous-chaîne en dernier caractère de l'autre.
Une fois que nous avons rempli toute la matrice, la distance de Levenshtein entre les deux chaînes est la valeur dans le coin inférieur droit de la matrice, qui est de 3 dans ce cas.
Ainsi, dans cet exemple, la distance de Levenshtein entre "chaton" et "assis" est de 3, ce qui signifie que nous pouvons transformer "chaton" en "assis" en substituant 's' à 'k', 'i' à 'e', et en ajoutant un 'g' à la fin.
Dans l'ensemble, l'algorithme de distance de Levenshtein est un outil puissant et polyvalent pour l'analyse de texte et le traitement de données, avec des applications dans divers domaines tels que la science des données, le traitement du langage naturel et la recherche d'informations. En comprenant les principes et les applications de l'algorithme de distance de Levenshtein, les analystes de données et les scientifiques peuvent améliorer la qualité et l'exactitude de leurs données et mieux comprendre les modèles et les tendances qui sous-tendent les données.
