文本查重是一项非常重要的技术,在文本比对、文本去重等方面有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python实现文本查重系统。
一、哈希算法实现文本查重
哈希算法是一种将任意长度的数据通过哈希算法压缩成固定长度的数据的方法。在实现文本查重的时候,我们可以使用哈希算法来对文本进行哈希转换,这样可以将文本转换成一组数字,便于进行比较和判断。
import hashlib
def hash_text(text):
return hashlib.sha256(text.encode('utf-8')).hexdigest()
text1 = '这是一段文本'
text2 = '这也是一段文本'
hash1 = hash_text(text1)
hash2 = hash_text(text2)
if hash1 == hash2:
print('文本重复')
else:
print('文本不重复')
上面的代码实现了文本哈希转换,并比较了两个文本是否重复。我们使用了sha256哈希算法,可以将任意长度的文本转换成长度为256位的哈希值。当两个文本的哈希值相同时,我们认为这两个文本重复。
二、基于余弦相似度实现文本查重
余弦相似度是一种衡量向量之间相似度的方法,通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似度。
import jieba
import numpy as np
def get_word_vector(text):
words = [word for word in jieba.cut(text)]
word_dict = {}
for word in words:
if word not in word_dict:
word_dict[word] = len(word_dict)
word_vector = [0] * len(word_dict)
for word in words:
word_vector[word_dict[word]] += 1
return word_vector
def get_cosine_similarity(text1, text2):
vector1 = get_word_vector(text1)
vector2 = get_word_vector(text2)
cosine_similarity = np.dot(vector1, vector2) / (np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2))
return cosine_similarity
text1 = '这是一段文本'
text2 = '这也是一段文本'
cosine_similarity = get_cosine_similarity(text1, text2)
if cosine_similarity > 0.5:
print('文本重复')
else:
print('文本不重复')
上面的代码实现了基于余弦相似度的文本查重。我们首先使用jieba库对文本进行分词,并构建出文本的词向量表示。使用向量的点积除以向量的模长,就可以计算出两个文本的余弦相似度。当余弦相似度大于0.5时,我们认为这两个文本重复。
三、基于SimHash算法实现文本查重
SimHash算法是一种将文本映射成一组二进制码的算法,具有快速、高效的特点。在实现文本查重的时候,我们可以使用SimHash算法将文本映射成二进制码,并计算两个文本的海明距离来判断它们是否重复。
import jieba
import numpy as np
def hash_feature(word, bit_length=64):
hash_num = hash(word)
bit_list = []
for i in range(bit_length):
mask = 1 < 0, 1, -1)
return simhash
def get_hamming_distance(simhash1, simhash2):
return (simhash1 != simhash2).sum()
text1 = '这是一段文本'
text2 = '这也是一段文本'
simhash1 = get_simhash(text1)
simhash2 = get_simhash(text2)
hamming_distance = get_hamming_distance(simhash1, simhash2)
if hamming_distance < 3:
print('文本重复')
else:
print('文本不重复')
上面的代码实现了基于SimHash算法的文本查重。我们首先将文本中的每个词转换成二进制码,并将多个二进制码求和得到文本的SimHash值。使用两个文本的SimHash值的海明距离来衡量它们是否重复。当海明距离小于3时,我们认为这两个文本重复。