文字列類似度比較ツール
複数のアルゴリズムで2つの文字列の類似度を測定します。
2つの文字列をLevenshtein、Jaro-Winkler、Dice係数、最長共通部分列（LCS）の4方式で比較します。類似度に加えて、該当する場合は編集距離や長さも表示します。
文字列類似度を比較する方法
- 比較する2つの文字列を入力します。
- 大文字小文字を区別する場合はCase sensitiveを有効にします。
- Compareを押すか入力欄でEnterを押します。
- 4つのアルゴリズム結果を確認します。
- 単一スコアを意味的類似度の絶対基準にせず比較指標として使います。
4つの類似度アルゴリズム
Levenshtein類似度は編集距離を長い方の文字列長で正規化します。Jaro-Winklerは一致文字と共通接頭辞を重視します。Diceは文字bigramの重なりを比較し、LCSは同じ順序で現れる最長部分列の長さを長い方の文字列長で割ります。
Case sensitiveが無効なら比較前に両方を小文字化します。これらはJavaScript文字列の並びを比較するため、意味、同義語、文法、埋め込み表現は理解しません。同じ組み合わせでもアルゴリズムによりスコアが異なることがあります。
プライバシーと制限
2つの文字列はブラウザ内でローカル比較され、処理目的で意図的にサーバーへ送信されません。結果は構造的な文字列類似度であり、意味類似度、盗用判定、本人確認、セキュリティ基準、法的・学術的・生体認証判断の確定値ではありません。
よくある質問
なぜ複数のスコアがあるのですか？
各アルゴリズムが異なる文字構造を重視するためです。
標準では大文字小文字を区別しますか？
いいえ。必要ならCase sensitiveを有効にします。
Levenshtein編集距離も表示されますか？
はい。類似度とともに元の編集距離も表示されます。
LCS値は何を意味しますか？
両方に同じ順序で現れる最長部分列の長さです。
2文の意味が同じか判定できますか？
いいえ。文字列構造を比較するだけで意味は理解しません。