如何运用python完成Sim哈希算法

89542767 发布于2022-12-28 14:08 / 569人阅读

　　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：

　　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&lt;&lt;i
　　if t&bitmask:
　　v&lt;i&gt;+=1#查看当前bit位是否为1,是的话将该位+1
　　else:
　　v&lt;i&gt;-=1#否则的话,该位-1
　　fingerprint=0
　　for i in range(self.hashbits):
　　if v&lt;i&gt;&gt;=0:
　　fingerprint+=1&lt;&lt;i
　　return fingerprint#整个文档的fingerprint为最终各个位&gt;=0的和
　　#求海明距离
　　def hamming_distance(self,other):
　　x=(self.hash^other.hash)&((1&lt;&lt;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&gt;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])&lt;&lt;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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