string_similarity

패키지 개요

공개 정보를 바탕으로 생성한 선택 가이드입니다.

string_similarity 패키지는 Levenshtein 거리보다 일반적으로 더 정확하고 빠른 방법인 Dice 계수를 사용하여 두 문자열 간의 유사도 수준을 계산합니다. 퍼지 매칭, 오타 수정, 텍스트 데이터에서 중복 감지와 같은 작업에 이상적입니다. 알고리즘은 문자열 간 공유 바이그램을 평가하여 0(일치 없음)에서 1(정확한 일치) 사이의 유사도 점수를 생성합니다. 이 가벼운 유틸리티는 Android, iOS, Web, macOS, Windows, Linux 등 모든 주요 플랫폼을 지원하며, 효율적인 문자열 비교가 필요한 크로스플랫폼 애플리케이션에 매우 유용합니다.

사용 사례

사용자 입력에서의 퍼지 검색
근접 중복 텍스트 항목 감지
자동 수정 제안
데이터 중복 제거
소스 간 제품 이름 일치
맞춤법 수정

주요 기능

정확도에 Dice 계수를 사용합니다
레벤슈타인과 비교하여 빠른 성능
크로스 플랫폼 호환성
명확한 유사도 점수를 가진 간단한 API
대소문자 구분 없는 비교를 처리합니다
영문이 아닌 문자를 지원합니다

적합한 대상

텍스트 처리 앱
검색 및 자동 완성 기능
데이터 정제 워크플로
사용자 친화적인 입력 검증
빠른 문자열 매칭이 필요한 응용 프로그램

고려 사항

짧은에서 중간 길이의 문자열에 가장 적합
매우 긴 텍스트에 최적화되지 않음
부분 단어 매칭을 지원하지 않습니다
문자열에서 문자열로의 비교에 제한됨
정지어 또는 스테밍에 대한 내장 처리 없음

원본 README

연결된 소스 저장소의 README 원문 스냅샷입니다. 최신 내용은 저장소에서 확인하세요.

A fast, dependency-free Dart package for measuring the similarity between two strings with the Sørensen–Dice coefficient.

Use it for fuzzy search, spelling suggestions, duplicate detection, and ranking the closest match from a list.

✨ Why string_similarity?

Simple extension methods and static methods
Scores from 0.0 (completely different) to 1.0 (identical)
Best-match search with individual ratings and the winning index
No runtime dependencies
Works on every platform supported by Dart and Flutter

📦 Installation

dart pub add string_similarity

Then import the package:

import 'package:string_similarity/string_similarity.dart';

🚀 Compare two strings

final score = 'healed'.similarityTo('sealed');

print(score); // 0.8

The equivalent static method is:

final score = StringSimilarity.compareTwoStrings('healed', 'sealed');

🏆 Find the best match

final result = 'healed'.bestMatch([
  'edward',
  'sealed',
  'theatre',
]);

print(result.bestMatch.target); // sealed
print(result.bestMatch.rating); // 0.8
print(result.bestMatchIndex); // 1

Every candidate and its score remain available in result.ratings.

The equivalent static method is:

final result = StringSimilarity.findBestMatch(
  'healed',
  ['edward', 'sealed', 'theatre'],
);

🧠 How it works

The package compares adjacent character pairs (bigrams) using the Sørensen–Dice coefficient. Whitespace is removed before comparison. Letter case and diacritics are kept, so Cote, cote, and côte are different values.

🔡 Case-insensitive comparison

Normalize both strings before comparing them:

final score = 'DART'.toLowerCase().similarityTo('dart'.toLowerCase());

print(score); // 1.0

🧩 Available methods

API	Returns	Description
`value.similarityTo(other)`	`double`	Compares two nullable strings.
`value.bestMatch(targets)`	`BestMatch`	Rates every nullable target and selects the best one.
`StringSimilarity.compareTwoStrings(first, second)`	`double`	Static alternative to `similarityTo`.
`StringSimilarity.findBestMatch(value, targets)`	`BestMatch`	Static alternative to `bestMatch`.

BestMatch provides:

ratings: every target and its score
bestMatch: the highest-rated target
bestMatchIndex: the winning target's original index

⚙️ Behavior and edge cases

Input	Result
Two identical values, including `null` or `''`	`1.0`
Only one value is `null` or empty	`0.0`
Different values where either has fewer than two characters	`0.0`
Several targets share the highest score	The first one wins
The target list is empty	Throws `ArgumentError`

🔎 Comparison details

Whitespace is ignored, but punctuation is not.
Comparison is case-sensitive and diacritic-sensitive.
The algorithm works on UTF-16 code units rather than grapheme clusters, so some emoji and combined Unicode characters may not behave like visible characters.
Sørensen–Dice measures shared bigrams. It is not a drop-in replacement for edit-distance algorithms such as Levenshtein distance.

📄 License

Licensed under the permissive MIT License.

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