1、Simhash的定义 Simhash通过将文本表示为一组特征,然后计算这些特征的哈希值,并将哈希值组合成一个固定长度的哈希签名。 2、Simhash的计算 下面是一个计算Simhash的Python实现示例: from simhash import Simhash def simhash_similarity(s1, s2): hash1 = Simhash(s1) hash2 = Simhash(s2) return hash1.distance...
安装simhash库:首先需要安装simhash库,可以使用pip进行安装: pip install simhash 复制代码 创建Simhash对象:使用simhash库中的Simhash类创建一个Simhash对象,将需要检测的文本内容转换为Simhash对象。 from simhash import Simhash text1 = "This is some text" text2 = "This is some other text" simhash1 = Simh...
解决方法:可以通过使用Python的内置函数bin()将simhash转换为二进制字符串,并计算两个simhash值二进制字符串之间的不同位数。 问题:如何实现simhash的局部散列函数?解决方法:可以使用Python的hashlib库来实现局部散列函数,例如MD5、SHA-1等。将文本分割成若干个局部部分,分别计算每个部分的hash值,然后将各个部分的hash值...
在GitHub中有别人实现的simhash算法，我们可以根据上面的说明来实现数据的去重。安装simhash库：pip install simhash GitHub上具体使用代码如下图所示：分析：get_features方法对文本进行小写转化，去除空白字符标点符号等操作，实际项目中可以根据情况对文本进行处理。Simhash("处理后的文本")是计算文本的simhash值，distance(...
simhash的中文实现(python)关于什么是simhash网上学院派的介绍还是很多的核心思想就是对文本进行分词并统计词频相当于权重然后进行对每个词进行hash操作并将结果按二进制位乘以权重 simhash的中文实现(python) 最近工作上需要处理文本相似度的问题,一共5万多个文档; 第一步,是先是要进行颗粒度较粗的,发现基本相似的文档...
此处我定义的simhashalgo()函数就是最关键的步骤,通过前面的getfile()以及hash函数返回来的权重与特征向量的hash值,我们能通过各关键词加权、关键词的相加与最后降维成单列10序列,能把原本分散于64位的汉字特征值最后特征式地降维到单列数字中,具体数学公式还有待推导,但最后得到的simhash值就是该文本关键词加权后的...
可参考:Python基础教程-python实现simhash算法实例详细介绍 Simhash的算法简单的来说就是,从海量文本中快速搜索和已知simhash相差小于k位的simhash集合,这里每个文本都可以用一个simhash值来代表,一个simhash有64bit,相似的文本,64bit也相似,论文中k的经验值为3。
通过对python simhash库的调用,我们可以轻易的实现文本simhash值的计算,进行不同文本间的两两比对,如下: import jieba.analyse from simhash import Simhash #通过对上述两个库的引用,我们就已经可以完成文本的两两比对了。 ……(过程省略) with open(Outp,'a', encoding='gbk') as o: ...
原因是因为 simhash-py 不支持 python3.9(该库已经废弃,最高支持到 3.8) ,需要使用simhash 功能的话,安装 simhash 库就好了,使用一下命令: pip install simhash
在这个示例中,我们使用了jieba库进行分词,hashlib库进行哈希运算,numpy库进行向量运算。通过计算两个文本的SimHash值并比较它们的汉明距离,可以判断文本的相似度。汉明距离越小,文本越相似。 你可以根据实际需求对代码进行扩展和优化,例如使用更复杂的分词器、调整词权重、处理不同语言的文本等。