这是一个难题......
我有两个相同50000+电子产品的数据库，我想将一个数据库中的产品与另一个数据库中的产品相匹配。但是，产品名称并不总是相同的。我已经尝试使用Levenshtein距离来测量弦的相似性但是这没有用。例如，
-LG 42CS560 42-Inch 1080p 60Hz LCD HDTV
-LG 42 Inch 1080p LCD HDTV
这些项目是相同的，但他们的产品名称变化很大。
另一方面...
-LG 42 Inch 1080p LCD HDTV
-LG 50 Inch 1080p LCD HDTV
这些是具有非常相似产品名称的不同产品。
我该如何解决这个问题？
我的第一个想法是尝试将名称解析为特征描述（公司LG，大小42 Inch，分辨率1080p，类型LCD HDTV）。然后，您可以将这些描述相互匹配以实现兼容性;可以省略产品编号，但不同尺寸。简单的兼容公共属性可能就足够了，或者您可能必须编写/学习关于允许不同属性有多少的规则等等。
根据您拥有的产品种类和所列名称的不同，我实际上可能首先手动定义一组属性，甚至可能只添加特定的单词/正则表达以匹配它们，迭代地查看未解析的内容到目前为止并为此添加规则。我想，对于一个可能属于多个属性的词汇项而言，并没有太多含糊不清，尽管没有看到你的数据库，我想我不知道。
如果这不可行，那么这种提取类似于半监督的词性标注。但是，它有点不同，因为我认为词汇量比典型的解析更有限，并且产品名称的空间更加层次化：resolution标签仅适用于某些类型的产品。我对这些文献不是很熟悉;你可以使用一些想法。
使用大量培训示例。对于此示例集中的每个可能的对：
现在，当你得到一对你想要决定它们是否相同的字符串时，像在训练集中那样提取特征，并为字符串的各个组成部分之间的距离创建数字元组。将元组提供给训练有素的SVM，并对它们是否相同进行分类。
使用这样的学习方法的好处是您不必一遍又一遍地修改规则，并且系统还会学习大量相同和不同的产品之间的差异。
您可以在WEKA中使用LibSVM包来执行此操作。
我对机器学习知之甚少，但我知道Levenshtein距离不是解决这类问题的最佳方法。
我目前正在研究一个非常类似的问题，并且使用最大连续子序列（https://www.geeksforgeeks.org/longest-consecutive-subsequence）找到了更准确的匹配。
您也可以找到最长公共子串（https://www.geeksforgeeks.org/longest-common-substring-dp-29/）。
......或者甚至两者兼而有之！
Levenshtein不是很好，因为它允许替换，这可以轻松地折扣具有额外字符的类似字符串。例如，“Hello AAAAAA”，“Hello”和“BBBBB”。
Levenshtein距离“Hello”和“BBBBB”更接近，即使您可能希望“Hello”与“Hello AAAAAA”相匹配。
LCS和LSS不允许替换，因此使用这两种方法，“Hello”将与“Hello AAAAAA”匹配。