Levenshtein-Distanz-Rechner
Vergleiche zwei Texte mit Levenshtein, Damerau-Levenshtein oder Hamming. Sieh Distanz, Ähnlichkeit und Bearbeitungsschritte mit begrenzter Eingabelänge.
Beispiele für Edit-Distanzen
| Ausgangs- und Zieltext | Methode | Distanz |
|---|---|---|
| kitten zu sitting | Levenshtein | 3 |
| abcd zu acbd | Levenshtein | 2 |
| abcd zu acbd | Damerau-Levenshtein | 1 |
| karolin zu kathrin | Hamming | 3 |
| flaw zu lawn | Levenshtein | 2 |
| abcd zu abdc | Damerau-Levenshtein | 1 |
Häufige Fragen
Was ist die Levenshtein-Distanz?
Die Levenshtein-Distanz ist die kleinste Anzahl einzelner Einfügungen, Löschungen oder Ersetzungen, die einen Text in einen anderen überführt. Sie wird unter anderem für Rechtschreibprüfung, unscharfe Suche, Diff-Werkzeuge und den Vergleich von Sequenzen verwendet. Ein kleiner Abstand ist dabei nur ein Ähnlichkeitssignal und kein Beweis für identische Datensätze.
Was unterscheidet Damerau-Levenshtein von Levenshtein?
Damerau-Levenshtein zählt zusätzlich die Vertauschung benachbarter Zeichen als einen Bearbeitungsschritt. Dieser Rechner verwendet die eingeschränkte Variante Optimal String Alignment. Dabei darf ein Teilstring nicht mehr als einmal bearbeitet werden. Die vollständige Damerau-Levenshtein-Distanz kann bei überlappenden Bearbeitungen ein anderes Ergebnis liefern.
Was ist die Hamming-Distanz und warum müssen Texte gleich lang sein?
Die Hamming-Distanz zählt nur die Positionen, an denen sich zwei gleich lange Texte unterscheiden. Eine Auffüllung kürzerer Eingaben würde die Antwort stillschweigend verändern. Deshalb meldet der Rechner bei unterschiedlichen Längen einen Fehler. Für unterschiedlich lange Texte verwendest du Levenshtein oder Damerau-Levenshtein.
Wofür kann ich eine Edit-Distanz verwenden?
Eine Edit-Distanz kann Kandidaten für Schreibkorrekturen ordnen, OCR-Ergebnisse vergleichen oder ähnliche Kennungen finden. Namen, natürliche Sprache, Quellcode und biologische Sequenzen benötigen oft domänenspezifische Gewichtungen oder Algorithmen. Ein niedriger Abstand beweist nicht, dass zwei Datensätze dieselbe Person oder denselben Gegenstand beschreiben.
Wie schnell ist die Berechnung bei langen Texten?
Die dynamische Programmierung benötigt Arbeit proportional zum Produkt beider Textlängen. Der Rechner lehnt Vergleiche mit mehr als einer Million Matrixzellen vor der Berechnung ab. Für größere Datenmengen eignen sich Algorithmen mit Schwellenwert, Bandbegrenzung oder geringerem Speicherbedarf.
Änderungsverlauf
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