比较字符串和senten时，fuzzyfuzzy输出很奇怪

Question

使用模糊模糊库获取字符串和句子之间的相似性分数

下面是代码的一小段

data = pd.read_csv("abc.csv",encoding ='latin1') 
df = data.main_hotel_name.str.lower().tolist()
ds = [str(x) for x in df]
process.extract("radisson",ds,
scorer=fuzz.partial_ratio,limit=10)

输出：

[（'country inn&；美国北卡罗来纳州阿什维尔市阿什维尔西门雷迪森套房酒店，100）， （'country inn&；德里丽笙套房酒店，新德里萨凯特，印度，100）， （'country inn&；美国伊利诺伊州埃芬厄姆市埃芬厄姆雷迪森套房酒店，100）， （'country inn&；radisson套房，霍夫曼庄园，美国伊尔霍夫曼庄园，100）， （'country inn&；radisson套房酒店，德克萨斯州圣安东尼奥市拉克兰空军基地（圣安东尼奥），美利坚合众国圣安东尼奥，100）， （'country inn&；美国米沙瓦卡米沙瓦卡radisson套房酒店，100）， （'country inn&；美国诺曼诺曼雷迪森套房酒店

虽然上述输出是准确的，但是如果我在查询中更改一个字母，结果将完全不同：

例如：

# Removing just an "s" from the query:

process.extract("radison",ds,
scorer=fuzz.partial_ratio,limit=10)

输出：

[（'6bd著名豪华设计奖授予瑞士外孙枫丹别墅'，86年）， （'ac hotel by marriott madison闹市区美国麦迪逊酒店'，86年）， （'paradiso mar azul阿根廷公寓'，86年）， （'Apartmento cadiz paradiso cadiz spain'，86）， （'paradiso nessebar保加利亚公寓酒店'，86年）， （'86年印度尼西亚雅加达市中心公园附近麦迪逊公寓'

这两种输出之间的差异是巨大的，我是否以错误的方式使用了模糊模组