句子相似度计算一共归类了以下几种方法：
编辑距离计算、杰卡德系数计算、TF 计算、TF-IDF 计算、Word2Vec 计算，首先我们说说编辑距离计算法。
编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。
例如我们有两个字符串：string 和 setting，如果我们想要把 string 转化为 setting，需要这么两步：
第一步，在 s 和 t 之间加入字符 e。
第二步，把 r 替换成 t。
所以它们的编辑距离差就是 2，这就对应着二者要进行转化所要改变(添加、替换、删除)的最小步数。
那么用 Python 怎样来实现呢，我们可以直接使用 distance 库：
可以使用
import distance
def edit_distance(s1, s2):
return distance.levenshtein(s1, s2)
strings = [
'你在干什么',
'你在干啥子',
'你在做什么',
'你好啊',
'我喜欢吃香蕉'
]
target = '你在干啥'
results = list(filter(lambda x: edit_distance(x, target) <= 2, strings))
print(results)
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