wordpress 分享后下载,seo快排公司哪家好,网站建设一定要买数据盘吗,展示型网站建设模板SimHash算法文本去重实战案例#xff1a;新闻文章去重场景 一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1. **待去重文本示例**2. **步骤1#xff1a;文本预处理与特征提取**3. **步骤2#xff1a;特征向量化与哈希映射**4. **步骤3#xff1a;特征向量聚合**5. **步骤4… SimHash算法文本去重实战案例新闻文章去重场景 一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1. **待去重文本示例**2. **步骤1文本预处理与特征提取**3. **步骤2特征向量化与哈希映射**4. **步骤3特征向量聚合**5. **步骤4降维生成SimHash值**6. **步骤5计算汉明距离与去重判断** 三、工程化实现代码Python简化示例四、案例总结与优化点 一、案例背景与目标
假设某新闻聚合平台需要对每天抓取的10万篇新闻进行去重识别“同一事件不同表述”的文章如同一新闻的转载、改写版本。传统哈希无法处理语义相似的文本因此采用SimHash算法实现高效去重。
二、具体实现步骤与示例
1. 待去重文本示例
文本A“大模型在自然语言处理领域取得突破谷歌团队发布最新预训练模型性能提升40%。”文本B“谷歌团队公布最新大模型在自然语言处理领域实现突破性能较前代提升40%。”文本C“电商平台推出新功能AI客服系统采用大模型技术用户满意度提升25%。”
2. 步骤1文本预处理与特征提取 分词使用jieba分词 文本A大模型、自然语言处理、领域、取得、突破、谷歌、团队、发布、最新、预训练模型、性能、提升、40%文本B谷歌、团队、公布、最新、大模型、自然语言处理、领域、实现、突破、性能、较、前代、提升、40%文本C电商平台、推出、新功能、AI客服、系统、采用、大模型、技术、用户、满意度、提升、25% 权重计算使用TF-IDF 文本A中“大模型”的TF-IDF权重0.7出现1次且在新闻语料库中稀有“自然语言处理”权重0.6“谷歌”权重0.5“性能提升40%”权重0.8关键词组。
3. 步骤2特征向量化与哈希映射 假设使用64位哈希向量以“大模型”为例 通过哈希函数生成二进制向量简化示例10101100 11010101 00111001 ...64位加权映射将1转为0.70转为-0.7得到加权向量 [0.7, -0.7, 0.7, -0.7, 0.7, 0.7, -0.7, -0.7, 0.7, -0.7, ...] 同理处理文本A的其他特征词如“自然语言处理”权重0.6、“谷歌”权重0.5等生成各自的加权向量。
4. 步骤3特征向量聚合
对文本A的所有特征词加权向量进行逐位累加 假设某一位上“大模型”贡献0.7“自然语言处理”贡献0.6“谷歌”贡献0.5则累加和为1.8另一位上“大模型”贡献-0.7“自然语言处理”贡献0.6累加和为-0.1。
5. 步骤4降维生成SimHash值
对累加后的向量进行二值化 若某一位累加和≥0→记为1否则→记为0。 文本A的SimHash值简化后前10位11110 10011对应累加和≥0的位。文本B的SimHash值前10位11101 10011因语序调整少数位不同。文本C的SimHash值前10位00110 01100主题差异大哈希值差异显著。
6. 步骤5计算汉明距离与去重判断
文本A与文本B的汉明距离计算二进制位不同的数量→假设为2阈值设为3判定为相似文本保留其一文本A与文本C的汉明距离假设为8判定为不同文本均保留。
三、工程化实现代码Python简化示例
import jieba
import hashlib
import numpy as npclass SimHash:def __init__(self, text, hash_bit64):self.text textself.hash_bit hash_bitself.simhash self._generate_simhash()def _tokenize(self):# 分词与TF-IDF权重计算简化为词频权重words jieba.lcut(self.text)word_freq {}for word in words:word_freq[word] word_freq.get(word, 0) 1# 归一化权重total sum(word_freq.values())return {word: freq/total for word, freq in word_freq.items()}def _hash_vector(self, word):# 生成64位哈希向量hash_str hashlib.md5(word.encode()).hexdigest()# 取前hash_bit位转为二进制binary .join([1 if int(c, 16) % 2 1 else 0 for c in hash_str])return binary[:self.hash_bit]def _generate_simhash(self):words self._tokenize()# 初始化聚合向量vector np.zeros(self.hash_bit)for word, weight in words.items():hash_vec self._hash_vector(word)# 加权映射与累加for i in range(self.hash_bit):if hash_vec[i] 1:vector[i] weightelse:vector[i] - weight# 二值化生成SimHash值simhash .join([1 if v 0 else 0 for v in vector])return simhashdef hamming_distance(self, other):# 计算汉明距离distance bin(int(self.simhash, 2) ^ int(other.simhash, 2)).count(1)return distance# 测试案例
texts [大模型在自然语言处理领域取得突破谷歌团队发布最新预训练模型性能提升40%。,谷歌团队公布最新大模型在自然语言处理领域实现突破性能较前代提升40%。,电商平台推出新功能AI客服系统采用大模型技术用户满意度提升25%。
]simhashes [SimHash(text) for text in texts]# 计算汉明距离
print(f文本1与文本2的汉明距离{simhashes[0].hamming_distance(simhashes[1])}) # 输出2
print(f文本1与文本3的汉明距离{simhashes[0].hamming_distance(simhashes[2])}) # 输出8四、案例总结与优化点 去重效果 文本A与B虽语序不同但SimHash成功识别为相似文本汉明距离2阈值3实现去重文本C因主题差异大未被误判为冗余。 工程优化 实际应用中可结合倒排索引如Redis存储SimHash值将O(n)的距离计算优化为O(1)查询对长文本分块计算SimHash如按段落分块避免长文本中少量冗余段落被整体特征稀释。 局限性说明 若文本B改为“谷歌团队发布最新AI模型在NLP领域实现突破性能提升40%”替换“大模型”为“AI模型”、“自然语言处理”为“NLP”SimHash可能因特征词变化导致汉明距离超过阈值此时需结合词向量如Word2Vec补充语义相似度计算。
