similar sentences local 与similar sentences mapreduce相同的问题

你的任务是快速找到词级编辑距离最多为1的句子对的数量。两个句子S1和S2的编辑距离为1意味着S1可以通过添加、删除或替换一个字来转换为S2。考虑以下句子：

• S1: ABCD

• S2: ABXD

• S3: ABC

• S4: ABXC

在这些句子中，以下句子对的单词编辑距离为1或更小：(S1, S2), (S1, S3), (S2, S4), (S3, S4)。输入数据包含9,397,023个句子，每个句子以一个新行分隔，句子ID位于行首。所有句子的长度至少为10个单词。你可以使用直接的LSH方法，例如课堂上教授的jaccard相似性方法，来解决这个问题，但它不一定是更快的方法。

对于想要深入了解编辑距离及其应用的读者，可以参考以下资源：

• Python文本相似性计算之编辑距离详解：此资源提供了对Python中编辑距离算法的详尽解析。

• 编辑距离问题的解决方案：详细介绍了如何解决编辑距离相关的问题。

• 相似性度量方法以及KNN的java实现：阐述了相似性度量方法，并提供了KNN算法在Java中的实现。

这些链接将为你提供更多有关编辑距离和相似性度量的详细信息，帮助你更好地理解和应用这些概念。