"Rcik Caplan" 與 "Rick Caplan" 的 Levenshtein 距離是 2，q-gram 距離是 6。這是否代表在這個例子中，Levenshtein 距離比 q-gram 方法「效果更好」？
"Rcik Caplan"
"Rick Caplan"
2
6
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Regular Expressions 一開始看起來可能很嚇人，因為牽涉到大量特殊字元。本章會帶你逐步拆解這些元素，並撰寫自己的樣式，精準找到你想要的內容。
本章我們會稍微脫離 Regular Expressions，專注在字串操作，學習如何從向量或列表等其他資料結構建立字串。
Regular Expressions 的強項之一，是能從一大段文字中理出頭緒。本章你會學到如何從雜亂、非表格化而是純文字的資料中，擷取出有用的資訊。
最後一章，我們將把重點從 Regular Expressions 轉到字串距離。透過計算多個字串之間的差異，我們可以配對出彼此相似的字串。這有助於在存在小錯誤（例如打字錯誤）時，依然找出重複項。這也是 record linkage 的重要一環，當我們要整合來自多個來源的資料集時尤其關鍵。
當前練習
