在自然语言处理领域，编辑距离是一种常见的度量两个字符串之间相似程度的算法。它可以衡量两个字符串之间需要多少次操作才能将一个字符串转换为另一个字符串。这些操作包括插入、删除和替换字符。在中文文本处理方面，编辑距离算法也同样适用。

Python是一种流行的编程语言，在自然语言处理领域也有广泛的应用。Python提供了许多库和工具来实现编辑距离算法，并且支持对中文进行计算。

首先，我们需要了解如何计算两个中文字符串之间的最短编辑距离（Levenshtein Distance）。可以使用python-Levenshtein库来实现该功能：

“`python

import Levenshtein

str1 = ‘中国人民银行’

str2 = ‘中国农业银行’

distance = Levenshtein.distance(str1, str2)

print(distance)

“`

上述代码将输出“2”，表示“中国人民银行”和“中国农业银行”之间的最短编辑距离为2。

除了计算最短编辑距离外，我们还可以使用Levenshtein.ratio()函数来计算两个字符串之间的相似度（0到1之间的值）。例如：

similarity = Levenshtein.ratio(str1, str2)

print(similarity)

上述代码将输出“0.7”，表示“中国人民银行”和“中国农业银行”之间的相似度为70%。

在实际应用中，我们可以使用编辑距离算法来进行拼写纠错、文本匹配、自动补全等功能。例如，在搜索引擎中，当用户输入一个错误的查询词时，我们可以使用编辑距离算法来查找与该词最相似的正确查询词。

除了Python-Levenshtein库外，还有其他一些Python库可用于计算编辑距离。例如：NLTK库、TextBlob库等。

总之，在中文文本处理方面，编辑距离算法是一种简单而有效的工具。借助Python和相关的第三方库，我们可以轻松地计算两个字符串之间的最短编辑距离，并且实现许多有趣和实用的应用程序。