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如何运用python完成Sim哈希算法

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  此篇文章主要是阐述了如何运用python完成Sim哈希算法,文章内容依托于python的相关信息开展Sim哈希算法的详细介绍一下,具有很强的参考意义,感兴趣的朋友可以了解一下


  1.为何需用Simhash?


  传统式相关性优化算法:语义相似度测算,一般采用线性空间实体模型(VSM),先向文字中文分词,提取特征,依据特点创建文字空间向量,把文字中间相关性测算转化成矩阵的特征值之间的距离测算,如欧氏距离、余弦交角等。


  缺陷:大数据技术前提下复杂性会比较高。


  Simhash应用情景:测算规模性语义相似度,完成大量文本内容去重。


  Sim哈希算法基本原理:根据hash值较为相关性,根据2个字符串数组测算出来的hash值,开展取反实际操作,随后获得相距的数量,数据越多则差别越多。


  2.文章内容关键字svm算法优化算法TD-IDF


  高频词(TF):一个成语在全篇文章中存在的频次与词句总数量比例;


  反向高频词(IDF):一个成语,在大多数文中出现频率都很高,这个词不有代表性的,就能够降低它的作用,其实就是给予其比较小的权重值。


  分子结构意味着文章内容数量,真分数表明该词句在各种文章内容发生的篇幅。通常会采用真分数加一点的办法,避免真分数为0的情况发生,在这一比率以后取对数,便是IDF了。


  最后用tf*idf获得一个成语的权重值,从而测算篇文章核心关键词。再根据每篇比照其关键字的方法去文章结构开展去重。sim哈希算法对效率特性开展均衡,既能非常少对比(关键字不可以取过多),又可有一个好的标志性(关键字不可以太少)。


  3.Simhash基本原理


  Simhash是一类部分比较敏感hash。即假设A、B具有很强的相关性,在hash之后,依然可以保持这类相关性,就称为部分比较敏感hash。


  获得篇文章关键字结合,根据hash的办法把关键字集合hash成一长串2进制,立即比照二进制,其相关性便是几篇文本文档的相关性,在查询相关性时使用海明间距,则在比照二进制情况下,看它的有多少个位不一样,就称海明间距为是多少。


  将文章内容simhash获得一长串64席的2进制,依据工作经验通常取海明间距为3做为阀值,则在64位2进制中,只要是有3位之内不一样,就能觉得2个文本文档是相近的,这儿的阀值还可以根据自己的喜好来设定。就是把1个文本文档hash之后获得一长串二进制的优化算法,称这一个hash为simhash。


  simhash实际完成过程如下所示:


  1.将文本文档中文分词,取个论文的TF-IDF权重值最高前20个词(feature)和权重值(weight)。即一篇文章文本文档获得了一个长短为20的(feature:weight)的结合。


  2.对涉及的词汇(feature),开展普通hach以后获得了一个64求的2进制,获得长短为20的(hash:weight)的结合。


  3.依据(2)中获得一长串二进制(hash)中相对应位置在1是0,对相对应部位取正逢weight和负数weight。比如一个词语经过(2)获得(010111:5)经过过程(3)以后可以获得目录[-5,5,-5,5,5,5]。从而可以获得20个长短为64的目录[weight,-weight...weight]意味着1个文本文档。


  4.对(3)中20个目录开展列向累加获得了一个目录。如[-5,5,-5,5,5,5]、[-3,-3,-3,3,-3,3]、[1,-1,-1,1,1,1]开展列向累加获得[-7,1,-9,9,3,9],那样,对于1个文本文档获得,1个长短为64的目录。


  5.对(4)中获得的页面上每一个值作出判断,当以负数时去0,正逢取1。比如,[-7,1,-9,9,3,9]获得010111,这个就获得了一个文本文档的simhash值了。


  6.测算相关性。两个simhash取取反,看在其中1的数量是不是超出3。超出3则认定是不类似,应当小于等于3则认定是类似。


  Simhash总体流程表如下所示:

01.png

  4.Simhash的不足


  完全无关的文本正好对应成了相同的simhash,精确度并不是很高,而且simhash更适用于较长的文本,但是在大规模语料进行去重时,simhash的计算速度优势还是很不错的。


  5.Simhash算法实现


  #!/usr/bin/python
  #coding=utf-8
  class Simhash:
  def __init__(self,tokens='',hashbits=128):
  self.hashbits=hashbits
  self.hash=self.simhash(tokens)
  def __str__(self):
  return str(self.hash)
  #生成simhash值
  def simhash(self,tokens):
  v=[0]*self.hashbits
  for t in[self._string_hash(x)for x in tokens]:#t为token的普通hash值
  for i in range(self.hashbits):
  bitmask=1<<i
  if t&bitmask:
  v<i>+=1#查看当前bit位是否为1,是的话将该位+1
  else:
  v<i>-=1#否则的话,该位-1
  fingerprint=0
  for i in range(self.hashbits):
  if v<i>>=0:
  fingerprint+=1<<i
  return fingerprint#整个文档的fingerprint为最终各个位>=0的和
  #求海明距离
  def hamming_distance(self,other):
  x=(self.hash^other.hash)&((1<<self.hashbits)-1)
  tot=0
  while x:
  tot+=1
  x&=x-1
  return tot
  #求相似度
  def similarity(self,other):
  a=float(self.hash)
  b=float(other.hash)
  if a>b:
  return b/a
  else:
  return a/b
  #针对source生成hash值
  def _string_hash(self,source):
  if source=="":
  return 0
  else:
  x=ord(source[0])<<7
  m=1000003
  mask=2**self.hashbits-1
  for c in source:
  x=((x*m)^ord(c))&mask
  x^=len(source)
  if x==-1:
  x=-2
  return x
  测试:
  if __name__=='__main__':
  s='This is a test string for testing'
  hash1=Simhash(s.split())
  s='This is a string testing 11'
  hash2=Simhash(s.split())
  print(hash1.hamming_distance(hash2),"",hash1.similarity(hash2))


  综上所述,这篇文章就给大家介绍到这里了,希望可以给大家带来帮助。


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