tf.edit_distance

Вычисляет расстояние Левенштейна между последовательностями.

tf.edit_distance(
    hypothesis, truth, normalize=True, name='edit_distance'
)

Эта операция принимает последовательности переменной длины (hypothesis и truth), каждая из которых предоставляется как SparseTensor, и вычисляет расстояние Левенштейна. Вы можете нормализовать расстояние Левенштейна относительно длины truth путём установки normalize в значение true.

Например, при следующих входных данных:

# 'hypothesis' is a tensor of shape `[2, 1]` with variable-length values:
#   (0,0) = ["a"]
#   (1,0) = ["b"]
hypothesis = tf.sparse.SparseTensor(
    [[0, 0, 0],
     [1, 0, 0]],
    ["a", "b"],
    (2, 1, 1))

# 'truth' is a tensor of shape `[2, 2]` with variable-length values:
#   (0,0) = []
#   (0,1) = ["a"]
#   (1,0) = ["b", "c"]
#   (1,1) = ["a"]
truth = tf.sparse.SparseTensor(
    [[0, 1, 0],
     [1, 0, 0],
     [1, 0, 1],
     [1, 1, 0]],
    ["a", "b", "c", "a"],
    (2, 2, 2))

normalize = True

Эта операция вернёт следующее:

# 'output' is a tensor of shape `[2, 2]` with edit distances normalized
# by 'truth' lengths.
output ==> [[inf, 1.0],  # (0,0): no truth, (0,1): no hypothesis
           [0.5, 1.0]]  # (1,0): addition, (1,1): no hypothesis