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另外網站如何在python中获取两个字符串之间的所有模糊匹配子字符串？也說明：# Generate ngrams for string2 n_start = 5 # st2_length for n in range(n_start, st2_length + 1): ... 为了比较，我使用： fratio = fuzz.

國立臺北科技大學 電子工程系 蔡偉和所指導 賈耀傑的 中英混血成語之生成與轉換研究 （2021），提出python字串模糊比對關鍵因素是什麼，來自於混血成語、注音、字串模糊比對、Google Dialogflow。

而第二篇論文淡江大學 資訊工程學系碩士班 張志勇所指導 徐志奇的 基於自然語言轉換SQL之資料庫語音查詢機器人 （2020），提出因為有 人工智慧、BERT、Seq2Seq、SQL資料庫、同義詞、同音字的重點而找出了 python字串模糊比對的解答。

最後網站Make a Sublime Text Plugin - Simple Fuzzy - zhung to be lazy…則補充：回到Sublime Text，找檔名、Tag 還算方便，但唯獨缺少一個「模糊」搜尋Code 本身的功能，搜尋功能是有，但是需要輸入正確的關鍵字或者用正規表達式來 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了python字串模糊比對，大家也想知道這些：

中英混血成語之生成與轉換研究

為了解決python字串模糊比對的問題，作者賈耀傑 這樣論述：

中英「混血成語」是用同音或近音的英文單字對固有中文成語進行諧音換字而形成的，其音節與某個耳熟能詳的成語相似，但意義可能與原有成語完全不同。本論文目的在於研究如何生成混血成語，以及將混血成語轉換成正確成語。混血成語基本上算是諧音成語，而諧音又跟中文的發音息息相關，因此若將英文單字轉換成注音，便可發現對應的中文成語。然而由於英文發音原本就很複雜，因此將英文單字直接轉換成注音是很困難的，本論文研究如何建立英文單字轉注音的表格來實現混血成語的生成，以及將混血成語轉換成為正確成語。本論文更進一步使用Google Dialogflow自然語言理解平台(natural language understan

ding platform)並將結果呈現其上。

基於自然語言轉換SQL之資料庫語音查詢機器人

為了解決python字串模糊比對的問題，作者徐志奇 這樣論述：

隨著資料庫的資料日益增加，資料的複雜度也逐漸提升，以過往的查詢方式，過去的查詢是手動的點選網頁方式，需要倚賴使用者對問題的了解程度，而且需要自行篩選條件，才能得知答案，不但浪費時間，也增加操作的複雜度。 因此，利用人工智慧的技術，提供一個直覺化和方便性的查詢方式，讓使用者省時方便得到想要的查詢結果，便成為很重要的研究議題。本論文採用自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的技術，利用深度神經網路建立模型，將自然語言轉換成對應的資料庫SQL語法。讓使用者輸入時，只要以語音來隨意輸入詢問的語句，我們深度學習的模型便能將語音轉成文字，再將文字轉換成資料

庫相對應的「欄位」、「關係」與「值」的查詢欄位，最後轉換成SQL的語法，查詢到使用者需要的正確結果。

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