¿Qué es la Distancia de Levenshtein?
La Distancia de Levenshtein es un algoritmo utilizado para medir la diferencia entre dos secuencias de caracteres. Calcula el número mínimo de ediciones necesarias para transformar una cadena en otra, donde las ediciones pueden ser inserciones, eliminaciones o sustituciones de caracteres. Es útil en la para determinar la similitud entre cadenas de texto, como nombres o direcciones, lo que permite identificar posibles duplicados o registros similares.
Importancia de la Distancia de Levenshtein
Precisión en la coincidencia de datos: La distancia de Levenshtein ayuda a identificar la similitud entre cadenas de texto, lo que mejora la precisión en la coincidencia de datos al encontrar registros que pueden parecer diferentes pero que en realidad son similares.
Reducción de errores: Al calcular el número mínimo de ediciones necesarias para transformar una cadena en otra, la distancia de Levenshtein reduce la posibilidad de errores en la identificación de duplicados o registros similares, mejorando así la calidad de los datos.
¿Para qué se usa la Distancia de Levenshtein?
La Distancia de Levenshtein se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo:
Coincidencia de nombres: Permite identificar nombres que pueden estar escritos de manera diferente pero que se refieren a la misma entidad, como “Jon Doe” y “John Doe”.
Corrección ortográfica: Es útil en la corrección ortográfica de palabras, sugiriendo correcciones basadas en la similitud de la palabra ingresada con palabras existentes en un diccionario.
Análisis de similitud: Ayuda a medir la similitud entre palabras o frases en aplicaciones como la recuperación de información, la clasificación de documentos y la detección de plagio.
¿Cómo funciona la Distancia de Levenshtein?
La Distancia de Levenshtein se calcula mediante un algoritmo dinámico que compara dos cadenas de texto caracter a caracter. Comienza con una matriz que representa todas las combinaciones posibles de caracteres entre las dos cadenas y luego calcula el número mínimo de ediciones necesarias para transformar una cadena en otra. Estas ediciones pueden ser inserciones, eliminaciones o sustituciones de caracteres, y el algoritmo determina la secuencia óptima de ediciones para minimizar la distancia entre las cadenas.
El propósito de la distancia de Levenshtein es medir la similitud entre dos cadenas de caracteres. Se utiliza comúnmente en varias aplicaciones como la corrección ortográfica, la detección de plagio y el análisis de secuencias de ADN. Por ejemplo, en la corrección ortográfica, la distancia de Levenshtein se utiliza para sugerir correcciones para palabras mal escritas.
El corrector ortográfico calcula la distancia entre la palabra mal escrita y todas las palabras de su diccionario y sugiere las palabras con la menor distancia como posibles correcciones. En la detección de plagio, la distancia de Levenshtein se utiliza para comparar dos documentos y determinar cuán similares son entre sí. Al calcular la distancia entre los dos documentos, es posible identificar las secciones que son similares y potencialmente copiadas entre sí.
Ejemplo de distancia de Levenshtein
Un ejemplo de distancia de Levenshtein es calcular el número mínimo de ediciones de un solo carácter necesarias para transformar una palabra en otra. Por ejemplo, consideremos las palabras “kitten” y “sitting”. La distancia de Levenshtein entre estas dos palabras se puede calcular de la siguiente manera:
Primero, se crea una matriz con la longitud de las dos palabras más uno. En este caso, la matriz sería de 6×8.
Luego, la matriz se llena utilizando un algoritmo de programación dinámica. Cada celda representa la distancia de Levenshtein entre la subcadena de la primera palabra hasta esa celda y la subcadena de la segunda palabra hasta esa celda.
La matriz se completa de la siguiente manera:
s | i | t | t | i | n | g | ||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
k | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
i | 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 |
La celda inferior derecha de la matriz representa la distancia de Levenshtein entre las dos palabras. En este caso, la distancia es 3, lo que significa que se necesitan tres ediciones de un solo carácter para transformar “kitten” en “sitting”. Las ediciones son: reemplazar “k” por “s”, reemplazar “e” por “i” e insertar “g” al final.
