例如，我想匹配字词“New York”前面的一个2位数字。困难来自于文本是从PDF的OCR，所以我想做一个模糊匹配。我想匹配：
12 New York 24 Hew York 33 New Yobk
和其他“关闭”匹配(在Levenshtein距离的意义上)，但不是：
aa New York 11 Detroit
显然，我需要指定匹配的允许距离(“模糊性”)。
根据我的理解，我不能使用String :: Approx Perl模块来做到这一点，因为我需要在我的匹配中包含一个正则表达式(匹配前面的数字)。
此外，我应该注意，这是一个非常简化的例子，我真的想匹配，所以我不是在寻找一个暴力方法。
已编辑以添加：
好吧，我的第一个例子太简单了。我不是想让人们挂在前面的数字 – 对不起的例子。这里有一个更好的例子。考虑这个字符串：
指派者，通过MESHS ASSIGN1IBNTS，ALUSCHALME& S MANOTAC / RURINGCOMPANY，A COBPOBAT1OH DELTA / ABE。
这其实是说：
指派者，按照MESNE分配，ALLIS-CHALMERS制造公司，DELAWARE公司
我需要做的是提取短语“ALUSCHALME& S MANOTAC / rURINGCOMPANY”和“DELAY / ABE”。 (我意识到这可能看起来像疯狂，但我是一个乐观主义者。)一般来说，模式将看起来像这样：
/ Assignor(，通过mesne赋值)？到(公司名称)，(州)的公司/ i
其中匹配是模糊的。
你的第二个描述实际上在这里是有帮助的，因为模式和文本应该相当长。 q-gram距离不能像“York”这样的单词很好地工作，但是如果你的典型模式是一个完整的地址，那应该很好。
尝试这样：
>将你的文本和模式转换为缩小的字符集，如大写字母，剥离，文字(单词之间的一个空格)所有符号替换为“#”或某事。
>选择q-gram长度，以使用。尝试3或2.我们称之为q = 3。
>建立每个文本的qgram-profile：
>将每个文本拆分为q字，即。 NEW_YORK变为[NEW，EW_，W_Y，_YO，ORK]，将其与每个文本一起保存。
>如果你搜索你的模式，然后，你做同样的模式，
>循环通过你的text-qgram数据库和
>计数每个模式/文本对有多少qgram是相同的。
>每个命中将提高分数1。
>具有最高分数的文本是您最好的点击。
如果你这样做，你可以调整这个算法：
>添加所有的文本(以及搜索之前的模式)，与q-1特殊字符，所以即使你的短语将得到一个体面的配置文件。例如纽约成为^^纽约$$。
>你甚至可以用“x”替换所有辅音，用“o”替代元音，等等。以这种方式玩几个字符类，或者甚至通过替换一组字符来创建超级符号，即CK变成K，或SCH变成$。
>当通过qgram命中提高分数时，您可以通过其他事情调整值1，如文本的长度差异vs模式。
>存储2克和3克两者，并且当计数时，然后不同地称重。
注意，在这里描述的基本形式的该算法在搜索期间不具有良好的运行时间，即O(| T | * | P |)(其中| T |和| P |是文本和模式的总长度)。这是因为我描述你循环所有的文本，然后在你的模式。因此，这只适用于中等大小的文本库。如果你花了一些思想，你可以创建一个高级索引结构在q克(可能使用哈希表)，所以这可能是实用的巨大的文本基地以及。