在Python中确定句子中2个单词之间的邻近度

我需要确定 Python 句子中两个单词之间的接近度。例如，在下面的句子中：

the foo and the bar is foo bar

我想确定单词之间的距离foo and bar（确定之间出现的单词数foo and bar).

请注意，该词多次出现foo and bar在上面的句子中产生不同的距离组合。

此外，单词的顺序并不重要。确定这些单词之间的距离的最佳方法是什么？

这是我正在使用的代码：

sentence = "the foo and the bar is foo bar"

first_word_to_look = 'foo'
second_word_to_look = 'bar'

first_word = 0
second_word = 0
dist = 0

if first_word_to_look in sentence and second_word_to_look in sentence:

    first_word = len(sentence.split(first_word_to_look)[0].split())
    second_word = len(sentence.split(second_word_to_look)[0].split())

    if first_word < second_word:
        dist = second_word-first_word
    else:
        dist = first_word-second_word

print dist  # distance

上面代码的问题在于它只考虑这两个单词的第一次出现。如果同一个句子中有更多比第一个更接近的出现，则不会考虑它。

确定接近度的最佳方法是什么？ python中有没有可以更好地完成这项工作的库？

您可以将句子拆分为单词列表并使用index的方法list:

sentence = "the foo and the bar is foo bar"
words = sentence.split()

def get_distance(w1, w2):
     if w1 in words and w2 in words:
          return abs(words.index(w2) - words.index(w1))

更新以计算所有单词出现次数：

import itertools

def get_distance(w1, w2):
    if w1 in words and w2 in words:
        w1_indexes = [index for index, value in enumerate(words) if value == w1]    
        w2_indexes = [index for index, value in enumerate(words) if value == w2]    
        distances = [abs(item[0] - item[1]) for item in itertools.product(w1_indexes, w2_indexes)]
        return {'min': min(distances), 'avg': sum(distances)/float(len(distances))}