三.加权、降维操作 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...
shingle算法我认为过于学院派,对于工程实现不够友好,速度太慢,基本上无法处理海量数据。 Python的代码实现如下: Python Code AI检测代码解析 #!/usr/bin/python # coding=utf-8 class simhash: #构造函数 def __init__(self, tokens= '', hashbits= 128): self.hashbits = hashbits self. hash = self.s...
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...
以下是一个简单的示例代码,演示如何在Python中使用simhash处理大数据: fromsimhashimportSimhash# 读取大数据集data=[...]# 大数据集# 定义simhash函数defcalculate_simhash(data):simhash_values=[]foritemindata:simhash_value=Simhash(item).valuesimhash_values.append(simhash_value)returnsimhash_values# 分块处理数...
python 小樊 111 2024-08-06 06:31:13 栏目: 编程语言 Simhash算法是一种用于计算文本相似度的算法,它基于局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing)的原理。其核心思想是将文本内容表示为一个固定长度的二进制向量,并通过一系列位运算将文本内容映射到这个向量空间中。 具体来说,Simhash算法首先对文本内容进行分词...
simhash算法是Google提出的一种理论，后来一些大神根据这个理论实现了simhash算法，simhash算法是一种局部敏感哈希算法，能够实现相似文本内容的去重。之前的信息摘要算法实现的是相同文本内容的去重。simhash算法去重原理是将要进行比对的原始数据分布生成simhash值，通过比对simhash值的二进制位的差异来表示原始数据的差异，二...
python实现Simhash算法1、simhash步骤 simhash包含分词、hash、加权、合并、降维五⼤步骤 simhash代码如下：import jieba import jieba.analyse import numpy as np class SimHash(object):def simHash(self, content):seg = jieba.cut(content)# jieba.analyse.set_stop_words('stopword.txt')# jieba基于TF-IDF提取...
python实现: 在下面python实现中,用的结巴分词,得到tf-idf的权值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #-*-coding:utf-8-*-importjiebaimportjieba.analyseimportnumpyasnpimportjsonclasssimhash:def__init__(self,content):self.simhash=self.simhash(content)def__str__(self):returnstr(self...
***由于最近需要做大规模的文本相似度的计算,所以用到了simhash+汉明距离来快速计算文本的相似度。** **simhash的原理如下图:其中的weight采用的是jieba的tf-idf的结果。*** **附上python3的源代码:** import math import jieba import jieba.analyse class...
以下是一段python 实现的simhash算法,当前小生存在的问题是,对下面的一段代码看不懂。在我标记的地方请大神帮忙解答下。 #!/usr/bin/python # coding=utf-8 class simhash: # 构造函数 def __init__(self, tokens='', hashbits=128): self.hashbits = hashbits self.hash = self.simhash(tokens); # ...