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分别从开始遍历两个 字符串数组,比较 相似(相同) 字符百分比。
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第一步:把每个网页文本分词,成为词包(bag of words)。第三步:统计网页(文档)总数M。第三步:统计第一个网页词数N,计算第一个网页第一个词在该网页中出现的次数n,再找出该词在所有文档中出现的次数m。
用算法中的求最大相似子字符串的方法LCS或许可以,它可以找到两个字符串中最大相似的子字符串。
1、试一下antiplag,网页链接,能对程序语言(如java、c/c++、python等)、中英文文档进行查重。
2、Sonar 是一个集成了CheckStyle,PMD,Findbugs的代码校验规则 ,重复代码发现,代码测试覆盖率, 代码注释率,及所有的检测率变化追踪的完美代码质量检查工具。
3、什么是抄袭,一摸一样的叫抄袭?现在人都不会这么傻吧,怎么也得改点。如果是完全相同,把2段代码以流的形式读进来比较。
4、如果是两个源代码文件进行比较,实质上是文本比较,两个文本的相似度分析目前没有看到相关的算法,只有特征匹配来比较相似度。查重软件是比较两边目录的文件指纹数字来判断文件是否是重复的,比如比较文件的md5值。
接下来,我们定义两个字符串 `str1` 和 `str2`,并在 `jaccard_similarity` 函数中使用它们来计算它们之间的相似度。最后,我们将相似度打印到控制台上。
第一步,计算所有评论的tf-idf 值。第二步,使用所有评论的tf-idf 值算出商品描述的tf-idf 值。第三步,计算每一个评论和商品描述之间的tf-idf 余弦相似度。
使用python-Levenshtein模块 import Levenshtein 算法说明 1). Levenshtein.hamming(str1, str2)计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应 位置上不同字符的个数。
linux + thread + progress 这样子可以通过java调用linux命令 linux中有一个comm -12命令来实现比较两个文件的共同数据, 生成一个新文本。
应用2:计算文本相似度 明白了对于每个词,如何计算它的TF-IDF值。那么计算文本相似度也轻而易举。我们已经计算了文章中每个词的TF-IDF值,那么我们便可以将文章表征为词的TF-IDF数值向量。
貌似给别的语言用的,可以先用c,c++引出功能,在做成python可调用的模块。
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