Шинглы текста это: PromoPult.ru. Error 403

Содержание

Алгоритм шинглов. Применение алгоритма шинглов при раскрутке сайтов для сравнения веб-документов

Реализация алгоритма шинглов позволяет определять уровень идентичности двух документов. Зеленков Ю. Г. и Сегалович И.В. в своей работе «Сравнительный анализ методов определения нечетких дубликатов для Web-документов» подробно описали принцип алгоритмов шинглов разной величины для сравнения веб-документов.

Авторы публикации подробно анализируют технику определения идентичности документов. Они предлагают версию алгоритма шинглов, которая использует случайную выборку из анализируемого текста 84-х случайных шинглов.

Использование именно 84-х значений контрольных сумм, выбранных случайно, позволяет перевести алгоритм до уровня алгоритма супершинглов и мегашинглов, емкость ресурса которых значительно меньше.

Знание алгоритма определение нечетких дублей, позволит избежать проблемы при написании текстов для поисковой продвижения. Можно выделить следующие этапы, через которые проходит текст при его сравнении:

канонизации текста;
разбиения его на шинглы;

вычисления, через статические функции, 84-х хэшей шинглов;
случайной выборки значений 84 контрольных сумм;
сравнения и определения результата.

1. Канонизация текста.

Канонизация текста — приведение оригинального текста к единой нормальной форме через очищение его от всех вспомогательных единиц текста (предлогов, союзов, знаков препинания, тегов и прочее), которые не должны участвовать в сравнении. Часто предполагается также удаление имен прилагательных, поскольку они, как правильно, несут эмоциональную, а не смысловую нагрузку.

Канонизация текста также требует приведения имен существительных в именительный падеж, единственное числе, а иногда – оставление только их корневых значений.

После проведения всех указанных операций получается «чистый» текст, пригодный для сравнения.

2. Разбиение текста на шинглы.

Шинглы (от англ. – чешуйки) — выделенные для сравнения из тела статьи отдельные части текста, с определенным количеством слов в его последовательности для проверки на уникальность.

Шинглы могут быть на любое количество слов – от 3 до 10. Чем шингл короче, тем точнее будет результат проверки. При назначении размера шингла в 3 слова проверка, давшая 100% уникальности, является свидетельством оригинальности текста, поскольку совпадения словосочетаний встречаются практически в любом тексте.

Сравниваемые тексты нужно разделить на подпоследовательности (идущих друг за другом) слов и определить длину шингла в 10 слов. Такая выборка происходит не встык, а внахлест — это гарантирует, что поисковая система не пропустит ни одной строки подстроки.

Полученные наборы шинглов, после того как каждый из текстов разбит на подпоследовательности, равны количеству слов в документе минус длина шингла (-10) плюс один (+1).

3. Вычисление хэшей шинглов.

Принцип алгоритма шинглов базируется на сравнении случайно выбранных контрольных сумм шинглов (подпоследовательностей) двух документов.

Суть действия алгоритма заключается в том, чтобы найти верное количество контрольных сумм для сравнения. Завышенное число шинглов негативно отразится на результате, поскольку для сравнения будет произведено гораздо больше операций, что снизит производительность.

Для облегчения текст представляется в виде таблиц с набором контрольных сумм, рассчитанных для каждого шингла по 84-м статическим хэш-функциям. Все 84 строки (для каждого из документов) охарактеризованы соответствующей контрольной суммой.

Из обоих наборов случайным образом отбираются 84 значения – для каждого из документов – и сравниваются в соответствии с функциями своей контрольной суммы. Иными словами, потребуется 84 операции, чтобы сравнить тексты.

4. Случайная выборка 84 значений контрольных сумм.

Для увеличения производительности при сравнении элементов каждого из 84-х выбранных массивов нужно произвести случайную выборку контрольных сумм для каждой из строк. Выбор минимального значения из каждой строки в итоге даст набор наименьших значений контрольных сумм шинглов для каждой из хэш функций.

5. Получение результата.

Сравнение каждого из 84 элементов обоих документов выявляет соотношение одинаковых значений, что позволяет определить уровень идентичности, или уникальности каждого из текстов.

Шингл — таинственный и непонятный. Как работает метод шинглов при проверке текста на плагиат Как работают шинглы текста

Практически для любого человека, работающего с текстами, при создании качественного и пригодного для продвижения материала, важно учитывать основные алгоритмы оценки уникальности текста, которые так же применяются в работе поисковыми системами. Почему это так важно? Поисковые системы стараются дать своим посетителям качественный и уникальный материал, максимально качественно удовлетворяющий их запрос. И при обнаружении сайта, который не отвечает основным критериям качества, на него накладываются специальные санкции, с которыми попасть в топ практически не возможно. Тексты в этом плане особенно важны, так как отдав контент в работу не добросовестному копирайтеру, который вместо оригинального копирайта даст вам красиво оформленный синонимайзинг, вы рискуете потратить весь последующий бюджет на продвижения в пустую. Поэтому для избежания данных казусов в этой статье мы поговорим о методе шинглов, по принципу которого работают практически все онлайн сервисы, которые занимаются оценкой уникальности текстов в интернете.

Суть метода

Шингл — это канонизированный кусок текста длиной от 3 до 10 слов.

Канонизация — это приведение текста в нужный для работы вид. Она может проводится следующим образом: из куска текста убираются все предлоги, союзы, стоп слова и знаки препинания, а сами слова переводятся к именительному падежу. Например возьмем фразу: «Киевское лето в этом году было очень солнечным» и ее канонический вид будет иметь следующий вид: «киев лето год солнечно».

Канонизация осушает весь текст оставляя только основные смысловые слова.

Уникальность шингла — шингл считается уникальным, если в поисковой базе не встречается ни одного упоминания данной фразы.

Уникальность текста — высчитывается по процентному показателю уникальных шинглов. Например, если текст состоит из 100 шинглов и 95 из них уникальны, то уникальность текста 95%.

Как уже можно было догадаться по определениям, текст пред обработкой канонизируется, затем разбивается на шинглы нужной длины и затем эти шинглы проверяются на наличие в поисковой базе, после чего мы получаем общую уникальность текста.

Канонизацию кстати еще можно сделать синонимическую, то есть на основании большой базы синонимов, где в каждой из групп выделяется только одно слово, текст будет приводиться к единой синонимической форме. И данный алгоритм дает возможность проверить был ли контент создан путем синонимайзинга или же написан вручную с нуля.

Применение в SEO

К сожалению современные сервисы проверки уникальности контента не используют алгоритм канонизации, да и не могут, так как у них нет доступа к внутренней базе поисковых систем, поэтому их довольно легко обойти просто изменив несколько слов в тексте на синонимы или добавив разбавочные слова. Публикуя подобный текст на сайте, вы рискуете не получить абсолютно никакого эффекта от вашей стратегии продвижения, даже в низкочастотных запросах.

Поэтому для того, чтобы минимизировать риск публикации на своем сайте уникализированного контента, необходимо внимательно изучить сам материал и материал ваших конкурентов в выдаче. Как правило, уникализированный текст немного смазан по смыслу и отдает небольшой нелогичностью, а так же может быть очень похож по структуре на одного из ваших конкурентов в выдаче. Так же лучше всего работать с авторитетными копирайтерами, которые специализируются на вашей нише. Не смотря на то, что работа специалиста стоит гораздо больше, в продвижении сайта это может ощутимо окупиться, так как сейчас качество контента оценивается гораздо выше, чем количество ссылок, ссылающиеся на него.

Шингл

Шингл – это ячейка, частичка, кирпичик – во всяком случае, если брать значения, которые имеет это слово в английском языке, откуда оно родом. В сфере продвижения сайтов шингл означает те самые частички-кирпичики, из которых строится текст, и является основой для самого надежного метода проверки уникальности текста. Шингл в этом значении имеет прямое отношение к лингвистическому анализу текста и как метод и понятие существует с 1997 года, когда Andrei Broder, высокопоставленный сотрудник Yahoo! предложил его для повсеместного использования. Пользуясь исследованием текста с помощью шинглов можно безошибочно отделить уникальный текст от синонимизированного контента. В настоящее время, когда SEO-оптимизация приобретает профессиональный уровень, вопрос шинглов и работы с ними стал еще более актуален.

Подготовка текста

Шингл – это небольшой, состоящий из нескольких слов, фрагмент текста, обработанный по специальной методике для анализа. Эта методика – канонизация – состоит в том, что текст облегчается на все несущественные для смысла и грамматики слова (союзы, предлоги, междометия) и знаки препинания. В качестве примера возьмем следующую фразу:

“Здесь список из огромного количества городов, и в каждом есть игорные заведения, здесь сотни этих нелегальных казино”, – сказал Медведев.

После канонизации она будет выглядеть так:

здесь список огромного количества городов каждом есть игорные заведения здесь сотни этих нелегальных казино сказал Медведев.

Составление шинглов

Второй этап работы с текстом: непосредственное выделение шинглов. Для этого в первую очередь нужно определить длину шингла. Чем меньше шингл, тем больше работы и тем точнее анализ. Минимальный шингл равен трем словам, максимальный – восьми. Более длинный шингл зачастую не имеет смысла, так как при такой проверке допускается слишком много погрешностей. Одно из правил составления шингла – внахлест, то есть с захватом как минимум одного слова из предыдущего шингла. Именно это даст возможность скрупулезной проверки всех слов.

Например, первый трехсловный шингл фразы будет выглядеть так:

здесь список огромного

А второй шингл может иметь варианты:

список огромного количества и огромного количества городов

По такому принципу составляются все шинглы текста: внахлест, с равным числом слов в шингле.

Алгоритм шинглов

Далее программистом вырабатывается контрольная сумма текста. Алгоритм шингла предполагает сравнение шинглов двух разных текстов, определяя не является ли один из них дубликатом второго. Поисковые системы, в которые заложен программный метод шингловой поверки, обмануть очень трудно. Они находят подобные документы и сравнивают число совпадений шинглов, четко выявляя отсутствие уникальности. Поэтому при размножении текста нужна кропотливая работа по синонимизации, разбавлению и структурированию текста, замене фразеологических выражений, что сделает его не похожим на оригинал. Однако риск быть уличенным поисковой системой в неоригинальном тексте исчезает лишь в том случае, если используются действительно уникальные статьи.

Алгоритм шинглов (шингл (shingles) с английского это черепичка, чешуйка) предназначен для нечеткого поиска дубликатов текста. Слово «нечеткий» означает, то что вхождения дублей ищется не точно, а размыто. К примеру, возможен дубликат не только строки, но и отдельных словосочетаний. В основном модификация алгоритма шинглов используется поисковыми системами для борьбы с поисковым спамом. Это позволяет из поисковой выдачи исключать тексты похожие друг на друга или полностью идентичные. Однако остается проблема первоисточника, т.е. источника на котором данная информация появилась в первые. Хотя считается, что поисковые системы четко фиксируют этот факт, но в любой системе случаются сбои. Рассмотрим более детально вопрос относительно этого метода, посмотрим с чем едят этот шингл!

Алгоритм метода шинглов

Для каждой части текста (подстроки) рассчитывается некая контрольная сумма, задача которой как-то идентифицировать данный текст, это шингл. Эти символьные кусочки текста должны идти в нахлест, друг за другом, чтобы ни один символ или слово не пропало. Далее из всего множества этих контрольных сумм отбираются те, которые отвечают какому либо критерию — четные, делятся на какое-нибудь число и т.д. В результате выборка имеет равномерный закон распределения, не делается акцент на какой либо части текста. В итоге, если между двумя кодированными текстами совпадут контрольные суммы, то схожесть текстов очевидна. И чем больше совпадений, тем больше схожести текстов.

Выбирать единицу кодирования — подстроку можно по разному. Можно использовать шаг размером с символ, или несколько символов, а можно брать слово или несколько слов. Далее, нужно определиться должны ли подстроки «заезжать» (включать часть предыдущей) в свой код — это влияет на точность результата. Определить размерность подстроки в десять слов или десять символов, выбор зависит от вычислительной мощности, объемов памяти и точности результатов. К томуже желательно исходный текст очистить от повторяющихся пробелов, знаков препинания и даже предлогов, т.к. они не несут особой информационной нагрузки.

Пример использования алгоритма метода шинглов

Рассмотрим в качестве примера две слегка измененные выдержки из стихотворения А.С. Пушкина

Оригинальный текст:

«
Буря мглою небо кроет,
Вихри снежные кружа,
То как зверь она завоет,
То заплачет как дитя
— Алгоритм метода шинглов в работе
«

Чуть подправленный текст:

«
Буря белым землю кроет,
Вихри снежные кружа,
То как лев она завоет,
То заплачет как дитя
— Алгоритм метода шинглов на старт
«

В качестве шага выберем слово. Длину подстроки возьмем равную 5 словам. Составлять строки будем в стык (друг за другом). Так как текст маленький, то исключать слова
В итоге получим кодированный текст длиной в 5 чисел.

Рис. 1 Пример компоновки текста методом шинглов

В результате, у нас получилось одно совпадение — третье число (c0c522529b0e810f73b210cc972e9966). Это совпадение показывает то, что между двумя текстами схожесть составляет не менее 25%. Конечно для такого маленького текста, можно было уменьшить шаг, но и при таких начальных параметрах это является хорошим примером.

Супершингл

Если для каждого текста составлять даже уменьшенное каким-либо критерием набор шинглов, то все равно для большого объема документов вычислительные мощности, которые необходимо будет задействовать все равно останутся колоссальными. Поэтому на практике часто над набором шинглов документа считают еще одну контрольную сумму, так называемый «супершингл». Следовательно, совпавшими тогда будут считаться документы с полностью совпавшими наборами шинглов.

Замечания алгоритма метода шинглов

Однако, необходимо отметить, что на текущий момент применяются усовершенствованные алгоритмы определения дубликатов. К примеру, альтернативный алгоритм определения нечетких дубликатов, был создан и придуман в Яндексе. Модифицированный алгоритм тот факт, что поисковая система обладают индексным документом в виде инвертированного файла (или инвертированным индексом) и эту ситуацию можно с пользой использовать в процедуре нахождения почти-дубликатов.

Простое приближение метода шинглов на php

Приведем ниже описание и исходный код, для демонстрации алгоритма шинглов на языке php. Будем имитировать поисковую систему

Первоначально необходимо скачать файл по сети. Это можно сделать с помощью простой функции на php:

// получить файл по ссылке $url ?> // удалим теги с помощью функции php ?>

Определим необходимые переменные

// массив подстрок $hesh_mass = array () ; // массив значений хеш подстрок $tmp = » ; ?>

Создадим массив из слов. В качестве критерия разделения используем пробел.

// опять стандартная функция php ?>

Сформируем массив подстрок. В этой функции мы просто складываем слова по пять штук вместе.

Сформируем массив хеш значений:

В качестве функции сравнения воспользуемся простым перебором В результате работы функции выводится процент совпадений.

«Процент совпадения: » . $similar_counter * 100 / size ($hesh_mass1 ) ; ?>

Уникальность контента

Уникальный контент необходим для продвижения любого сайта. При этом показателем использования оригинального, а не заимствованного с других ресурсов контента, и является уникальность. Простое же копирование текстовой информации не только бесполезно, но и чревато санкциями поисковых систем.

Шингл используется при размножении статей

Всем, кто хоть раз выполнял размножение статей, пришлось столкнуться с таким понятием, как шингл . Многие и не пытаются понять суть данного термина. Это можно заметить на примере общения с начинающими оптимизаторами.

Типичный пример диалога при заказе на размножение статей:

1 — Ожидаю уникальность не ниже 95%!
2 — При каком шаге шингла проверять тексты?
1 — А что такое шингл ?
2 — Это параметр, который используется для сравнения, когда выполняют размножение статьи.
1 — Вот я сделаю размещение статей. После их индексации какая уникальность будет? Только скажите без шинглов, не пишите мне про них.

Вот такие примерно диалоги иногда случаются при обсуждении технического задания на . Эта проблема подтолкнула меня сделать попытку разобраться: что же такое алгоритм шинглов и «с чем его едят» оптимизаторы. Данная статья не претендует на полноту рассмотрения вопроса или на классическое определение термина. Наша задача – понять, каким образом используется этот непонятный метод при определении уникальности, когда мы пытаемся размножить статью.

Это часть исходного текста

Шингл — цепочка, состоящая из нескольких, подряд идущих слов. На практике используется размер шингла от 3 до 10 слов. Перед сравнением текстов формируют массив. Формируются цепочки массива не последовательно, а внахлест. Приведу пример такого массива при шаге 3 слова.

Исходный текст – «Первое второе третье четвертое пятое шестое слово».
Полученный массив :

Первое второе третье
второе третье четвертое
третье четвертое пятое
четвертое пятое шестое
пятое шестое слово

Длина массива равна количеству слов минус длина шага шингла плюс один. В нашем примере 7-3+1=5. Более того, перед получением массива текст нормализуется. Процесс нормализации заключается в отбрасывании стоп-слов, предлогов, союзов, символов, цифр и т.д. После того, как мы получили массив для каждого текста, несложно рассчитать процент уникальности между статьями. Расчет уникальности статей — процент неодинаковых шинглов от общего их количества в статьях. Для расчета уникальности статьи в некотором наборе текстов мы должны сравнить эту статью с остальными и взять минимальный результат.

Какой размер шингла использовать при проверке

Тут же напрашивается встречный вопрос: для какой цели сравниваем тексты? Если нам необходимо просто узнать уникальность статей между собой, то и ответ прост — чем короче шингл , тем более уникальны тексты. Поясню: уникальность, например, 95% при шаге 5 слов, «более уникальна» чем те же 95% при шаге 10 слов. Можно сказать по-другому: уникальность 97% при длине 10 слов примерно равна уникальности 90% при длине 5 слов. А если нам необходимо прогнозировать уникальность этих же текстов с точки зрения поисковых систем (после их размещения и индексации), то тут нет точного ответа. Однозначно можно утверждать только одно: чем меньше размер шингла и выше процент уникальности, тем более лояльны будут к вашим статьям поисковые системы. Этот момент особенно необходимо учитывать тем, кто решил впервые создать свой сайт и наполнить его уникальным контентом.

Процент уникальности текста и его размер

И еще одно замечание. Чем короче исходная статья, тем труднее добиться высокого процента уникальности размноженных текстов. И это понятно, так как процент уникальности текста равен отношению количества совпавших цепочек шингла к общему количеству цепочек шингла в статье. В коротком тексте общее число цепочек шингла невелико. Соответственно отношение будет в худшую сторону. Кроме того, при написании seo текстов под ключевые запросы в коротких статьях плотность ключевых слов будет неизбежно выше. Практика размножения статей показывает, что наличие 1-3 ключевых выражений длиной более 3-х слов очень сильно затрудняет получить хороший процент уникальности текста. Это правило особенно актуально для статей размером менее 2К символов.

Метод шинглов применяется во всех программах для размножения статей

Программа для размножения статей применяет при использовании алгоритма шинглов метод CRC, что позволяет достичь весьма приличной скорости сравнения большого количества размноженных текстов. А это, в свою очередь, увеличивает и скорость, с которой выполняется генерация текста. Для справки: алгоритм CRC позволяет работать не с самими строками шинглов, а с их контрольными суммами, что, естественно, повышает скорость (сравнение чисел происходит на порядок быстрее сравнения строк).

Ждем ваших заказов по размножению статей и копирайтингу на нашем ресурсе http://www.сайт

Что такое шингл для проверки на Антиплагиат

В этой статье мы расскажем об одной из основных возможностей улучшить оригинальность написанного текста. Речь ведется о шингле, а также устройстве данной системы. Как антиплагиат применяет шингл, почему значение шага определяет уникальность текста, а также каким образом с помощью шинглов можно делать тексты уникальными, читайте дальше.

Если вам нужно улучшить оригинальность статьи или же необходимо сдать уникальный материал с высокой оценкой, нужно обязательно ознакомиться с методом шингла.

Разобравшись в устройстве шингла и особенностях его работы, можно с легкостью избежать проблем с низкой уникальностью, ведь намного проще решить проблему, когда знаешь о ней все.

Что означает термин “шингл”?

Шинглом называются определенные, обозначенные системой части текста, которые проверяются наиболее строго на заимствование из других источников. Чтобы лучше разобраться в понятии, нужно изучить обозначение шага шингла.

Проверка проводится, опираясь на заданный шаг, как, например, на портале “antiplagiat.ru”. Ресурс работает уже долгое время, используя шингл 3. Что это значит? Во время проверки портал прогоняет каждое третье слово. Если в процессе программа выявит слова, похожие на те, что вы взяли из первоисточника, итоговая уникальность окажется очень низкой. В случае замены каждого 3-го слова, которая никак не коррелируется с первоисточником, уникальность текста будет высокой.

Как работает метод шингла при проверке?

Рассмотрим подробнее алгоритм работы шингла. Допустим, уникальность вашего текста равняется нулю. Почему так произошло? Значит, весь текст полностью скопирован из определенного ресурса.

Антиплагиат прогоняет материал и в конце выводит итог с оценкой, где появляются слова, выделенные красным. Из полученных результатов заметно, что программа проверят каждое слово с определенной периодичностью (установленный шаг шингла 3).

Таким образом, мы понимаем, что, если не менять порядок слов или не заменять их синонимами, можно получить совсем неуникальный текст.

Шаг шингла в программе Антиплагиат

Самым легким способом улучшения оригинальности материала считается замена шага шингла. Это один из лучших методов улучшения уникальности текста в программе, который выполнить довольно просто. Для этого в написанной работе нужно заменять слова с периодичностью в три слова.

После проведения данных манипуляций и проверки антиплагиат увидит новые слова и не сможет распознать первоисточник. Уникальность будет высокая и вы сможете добиться ожидаемого результата.

Этот метод работает абсолютно со всеми системами, проводящими проверки работ, однако стоит помнить, что у всех ресурсов разный шаг шингла. Например, если определенный сайт использует проверку по каждому второму слову, соответственно, именно их необходимо заменить. Шаг 4 означает, что каждое четвертое слово нужно разбавлять или менять на синоним и т. д.

Проанализировав множество порталов для проверок, мы определили шаг шингла в каждом из них и предложили способы повышения уникальности. Использовать их или нет — выбор за вами, однако рассчет шингла и замена слов на синонимы — наиболее легкий, удобный и качественный метод обхода антиплагиата.

Принцип работы метода шинглов научные статьи. Как работает метод шинглов при проверке текста на плагиат. Простое приближение метода шинглов на php

Шингл (от англ. чешуйка, ячейка) — звено, из которого строится цепочка предложений, образуя тем самым текст.

Шинглы помогают проверить текстовые материалы на уникальность. В 1997 г. один из сотрудников Yahoo!, Andrei Broder, ввел в обиход метод шинглов, который способен определить, где находится неповторимый контент, а где обработанный. С развитием оптимизации метод шинглов приобрел наибольшую популярность.

Работа над текстом

В канонизации шингл принимает значение проанализированного отрывка текста. Канонизация – это метод отсечения не несущих смысловой нагрузки слов (местоимения, союзы, предлоги) и знаков препинания от всех остальных слов.

До канонизации: В одном приятном уголке Французской Ривьеры, на полпути от Марселя к итальянской границе, красуется большой розовый отель.

После канонизации: одном приятном уголке французской ривьеры полпути марселя итальянской границе красуется большой розовый отель.

Собираем шинглы

После канонизации текста его разбивают на шинглы. Но сначала следует определиться с их длиной, так как от размера шингла зависит точность анализа. Маленький шингл предполагает кропотливую работу, но высокую точность. Самый маленький состоит из 3 слов, самый большой — из 8. Шингл из более 8 слов непригоден для определения уникальности, так как неэффективен. Шинглы формируются по цепочке – последнее слово или даже два из предыдущего шингла нанизывается на первое слово следующего шингла.

Приведем пример: первый шингл — одном приятном уголке, второй шингл может быть с вариантами — приятном уголке французской или уголке французской ривьеры.

Алгоритм

Как только весь текст разбили на шинглы, за дело берутся программисты. Они подвергают обработанный текст воздействию специального алгоритма, который сравнивает два шингла из двух разных документов и устанавливает степень совпадений. Данный алгоритм используется поисковыми системами.

Чтобы текст выглядел как можно уникальнее, следует заменять слова синонимами и менять местами абзацы и т.д., то есть полностью изменить форму текста, не изменяя содержания.

Алгоритм шинглов (shingles – англ. черепичка, чешуйка) предназначен для нечеткого поиска дубликатов текста. Слово «нечеткий» означает, что вхождения дублей ищется не точно, а размыто. К примеру, возможен дубликат не только строки, но и отдельных словосочетаний. В основном модификация алгоритма шинглов используется системами антиплагиата, поисковыми системами для борьбы с поисковым спамом, копипастом, а также для определения уникальности рерайта.
Шинглы – выделенные для сравнения из тела текста отдельные части (подстроки), с определенным количеством слов в его последовательности для проверки на уникальность. Шинглы могут быть на любое количество слов, чем шингл короче, тем точнее будет результат проверки.
Существуют различные методы разбиения текста на шинглы:
— друг за другом, шинглы не пересекаются

Внахлест, когда подстроки включают в себя часть предыдущей подстроки;

Способ формирования шинглов и количество слов или символов в шингле, а также сдвиг шингла (на сколько слов или знаков сдвигается последующая подстрока)сильно влияет на точность результата. При определении размерности подстроки выбор зависит от вычислительной мощности, объемов памяти и требуемой точности результатов.
С помощью нашего онлайн-сервиса seo-tank вы можете гибко настроивать параметры алгоритма. Вы можете изменять свой текст прямо на нашем ресурсе, сравнивать его с оригиналом, и если нужно, откатится назад и внести новые исправления.

После разделения на шинглы (подстроки) Также существуют различные подходы к вычислению контрольных сумм и дальнейшему их сравнению для оценки сходства текста. Контрольные суммы можно получить с помощью хэширования по различным алгоритмам (SHA1, SHA3, CRC32, MD5). Далее нужно оценить совпадение полученных контрольных сумм для двух сравниваемых текстов. Наш сервис позволяет определить плагиат или уникальность текста онлайн с помощью алгоритма шинглов. Он рассчитывает процент заимствования текста. В данном случае речь идет исключительно о дубликате, полном или, в в случае рерайтинга, частичном, так как невозможно независимо написать полностью идентичные куски текста. Этот алгоритм используют поисковые системы и системы антиплагиата. Определите качество рерайта и степень заимствования текста онлайн

Для эффективного сравнения нужно задать правильные параметры алгоритма. Чем меньше шингл, тем более точно будут выявлены совпадающие слова. Также и со сдвигом -меньше вероятности «перепрыгнуть» повторяющиеся словесные обороты. Однако чем больше текст, тем проще найти в нем совпадения (если они есть), и нет необходимости выбирать минимальное значение шингла. Важно! Более точная обработка на большом тексте может быть более медленной!

Нередко пишут, что алгоритм шинглов не способен определить идентичность таких фраз, как «Преподаватель дает студенту материал/Преподаватели дают студентам материалы». И действительно, многие сервисы проверки уникальности, основанные на алгоритме шинглов, покажут, что фразы уникальны, хотя для поисковиков они идентичны. Дело здесь не в недостатках алгоритма шинглов, а в методах канонизации текста (очистки). Если в канонизации используется морфология, то есть все слова приводятся к своей нормальной форме,то алгоритм легко распознает фразы как одинаковые, не зависимо от их окончаний. Нормальная форма слова — для существительного именительный падеж, единственное число, для глагола -неопределенная форма и т.д.

Шингл

Подготовка текста

После канонизации она будет выглядеть так:

Составление шинглов

Например, первый трехсловный шингл фразы будет выглядеть так:

здесь список огромного

А второй шингл может иметь варианты:

список огромного количества и огромного количества городов

По такому принципу составляются все шинглы текста: внахлест, с равным числом слов в шингле.

Алгоритм шинглов

Уникальность контента

Шингл используется при размножении статей

Типичный пример диалога при заказе на размножение статей:

1 — Ожидаю уникальность не ниже 95%!
2 — При каком шаге шингла проверять тексты?
1 — А что такое шингл ?
2 — Это параметр, который используется для сравнения, когда выполняют размножение статьи.
1 — Вот я сделаю размещение статей. После их индексации какая уникальность будет? Только скажите без шинглов, не пишите мне про них.

Это часть исходного текста

Исходный текст – «Первое второе третье четвертое пятое шестое слово».
Полученный массив :

Первое второе третье
второе третье четвертое
третье четвертое пятое
четвертое пятое шестое
пятое шестое слово

Какой размер шингла использовать при проверке

Процент уникальности текста и его размер

Метод шинглов применяется во всех программах для размножения статей

Ждем ваших заказов по размножению статей и копирайтингу на нашем ресурсе http://www.сайт

Алгоритм метода шинглов

Пример использования алгоритма метода шинглов

Рассмотрим в качестве примера две слегка измененные выдержки из стихотворения А.С. Пушкина

Оригинальный текст:

Чуть подправленный текст:

Рис. 1 Пример компоновки текста методом шинглов

Супершингл

Замечания алгоритма метода шинглов

Простое приближение метода шинглов на php

Первоначально необходимо скачать файл по сети. Это можно сделать с помощью простой функции на php:

// получить файл по ссылке $url ?> // удалим теги с помощью функции php ?>

Определим необходимые переменные

// массив подстрок $hesh_mass = array () ; // массив значений хеш подстрок $tmp = » ; ?>

Создадим массив из слов. В качестве критерия разделения используем пробел.

// опять стандартная функция php ?>

Сформируем массив подстрок. В этой функции мы просто складываем слова по пять штук вместе.

Сформируем массив хеш значений:

«Процент совпадения: » . $similar_counter * 100 / size ($hesh_mass1 ) ; ?>

Как проверить текст на уникальность

Привет, Друзья! Сегодня поговорим о том, что такое шингл текста и как проверить текст на уникальность. Итак поехали!

Как проверить текст на уникальность – шингл

Выбранный элемент текста, состоящий из сочетания подряд идущих слов, называется шинглом. В переводе с английского языка слово обозначает «кирпич». Шингл является фундаментом для методики проверки текста на уникальность. Оригинальность контента влияет на SEO-продвижение сайта.

При отслеживании уникальности текста размер шингла обычно составляет от 3 до 10 слов. Этот способ позволяет безошибочно определить оригинальность статьи. Для SEO-оптимизации контента работа с шинглом является актуальным вопросом на сегодняшний день.

Как подготовить шингл фразы

Шингл текста состоит из сочетания нескольких слов, обработанных по специальной схеме для проверки статьи. Принцип состоит в исключении из созданного для проверки шаблона предлогов, знаков препинания, междометия.

Как это выглядит на примере следующего предложения:

«Не так сложно без труда написать оригинальную статью».

Нужно составить простые шинглы, состоящие из трёх слов.

«труда написать оригинальную»
«написать оригинальную статью»

Если создать более длинный шаблон для проверки, то получится словосочетание:

«труд писать оригинальность статья»

Надо помнить, что чем меньше диапазон шингла, тем точнее проверка. При этом выполняется более точный анализ. Соответственно при большей длине шаблона допускается погрешность. Приемлемое количество составляет восемь слов. Погрешность проверки прямо зависит от диапазона шингла.

Существует несколько методов формирования фраз:

«встык»
«внахлёст»

Правило формирования «внахлёст» заключается в захвате одного или нескольких слов из предыдущего шингла. В основу проверки положен именно этот принцип анализа статей.

Алгоритм шинглов

При сравнении несколько разных статей, определяется повторение словосочетаний. Сервис проверки текста на уникальность практически нельзя обмануть.

Машина проверяет по специальному алгоритму, в результате получается статистика, представленная в цифрах. На основании их определяется оригинальность текста.

Нередко при, проверке текста на уникальность можно получить противоречивые значения от различных программ. Значения получаются разные при различной длине шингла, указанного в настройках сервиса. Длина фразы из трёх слов используется редко. При этих значениях добиться 100 % оригинальности сложно. SEO-оптимизаторами рекомендуется использовать фразы, состоящие от 4 до 8 слов.

Оценка уникальности текстов

Поисковые системы оценивают сайт по уровню оригинальности контента, чтобы исключить заимствование текста. Владельцы ресурсов прибегают к различным способам, чтобы зарегистрировать авторство на материал.

Программы контроля уникальности вычисляют не только повторяющиеся тексты, но и отрывки из них. Ведь новые алгоритмы включают:

Выбор фразы для отслеживания.
Определение в поисковых системах заданных шинглов.
Получение результатов анализа текста.

Схемы работы различных модулей отличаются. Одни проверяют выборочно участки текста, другие производят полный анализ. При работе программы определяются количество совпадений ключевых фраз. На основании полученного значения выводится процент уникальности.

Не всегда надо стремиться к полностью уникальному контенту. Статья может иметь меньше уникальность, но при этом вызвать интерес у пользователей. Количество посещений влияет на продвижение сайта.

Обучение SEO

Более подробно о том, как продвигать сайты в ТОП 10 поисковых систем Яндекс и Google, я рассказываю на своих онлайн-уроках по SEO-оптимизации WEB-проектов (смотри ниже видео). Все свои сайты я вывел на посещаемость более 1000 человек в сутки и могу этому научить и Вас, обращайтесь кому интересно!

На этом всё, всем удачи и до новых встреч!

Шингл — wiki студи Клондайк

Шингл — последовательность определенного количества слов, используемая в алгоритме проверки текста на уникальность. Уникальность текста в интернете определяется путем сравнения нового текста с уже проиндексированными поисковыми системами текстами. Алгоритм проверки уникальности текста через поиск дубликатов отдельных его частей называется алгоритмом шинглов. Идею об этом алгоритме впервые высказал Уди Мандер, а довел до логического завершения Андрей Бродер, сотрудник «Yahoo!».

При определении уникальности происходит следующее:

Канонизация текста — очистка текста от элементов, не несущих смысловой нагрузки. Из текста удаляются предлоги, союзы, html-разметка, знаки препинания и другие элементы с возможным (но необязательным) приведением слов к именительному падежу единственного числа.
Разбиение текста на шинглы — текст разбивается на последовательности, состоящие из определенного количества слов, при этом конец каждого шингла является началом предыдущего. Шингл характеризуется размером: минимальный шингл включает в себя 3 слова, максимальный — 10. Оптимальной считается величина, лежащая посередине между этими значениями, поскольку крайние значения приведут к искаженным результатам.
Вычисление хэшей шинглов — на этом этапе начинается сравнение текстов. Однако точность сравнения напрямую зависит от количества операций: это достаточно ресурсоёмкий процесс. В какой-то момент сравнение текстов может критично сказаться на производительности, поэтому принцип алгоритма шинглов заключается в сравнении контрольных сумм случайной выборки шинглов (подпоследовательностей) двух текстов между собой.
Определение результата — на основании сравнения выводится результат, свидетельствующий об уникальности нового текста. Результат публикуется в процентах: 100% — полностью уникальный текст, 0% — полностью неуникальный, то есть такой текст уже присутствует в сети.

Для увеличения уникальности неоригинального текста, как правило, используются следующие приемы:

замена синонимами отдельных слов;
изменение словоформ;
перестановка отдельных слов в предложении;
изменение структуры отдельных предложений без изменений слов.

Такие приемы позволяют повысить уникальность текста, но не его качество.

Что такое «Шингл»?

Значение этого слова в английском языке – «кирпичик», «ячейка». Значение его в интернете несколько другое. Именно так называют те части, на которые разделяется текст при автоматизированной проверке его уникальности.

Сам термин возник в лингвистике еще до того, как появился интернет. Он использовался для лингвистического анализа. Впервые начал использовать технологию на основе анализа шинглов для интернет-текстов Andrei Broder. Было это еще в 1997 году. Метод показал высокую эффективность и сегодня является практически основным в при разработке различных методов проверки уникальности. Технологии на основе анализа и сравнения шинглов отлично распознают некачественные тексты, уникализированные методами синонимайзинга.

Увеличение значения SEO-оптимизации в современных алгоритмах поисковых систем только увеличивает его значимость.

Подготовка текста

До проверки текста на уникальность проводится его подготовка. Он разделяется на шинглы. Длина их составляет от 3 до 8 слов. Если применять шинглы меньшей длины – то метод перестает работать. А более длинные фрагменты текста увеличивают процент ошибок при проверке.

До разделения текста на шинглы их подвергают еще одному методу обработки – канонизации. При этом все слова разбиваются на две группы – значимые и незначимые. Значимые приводятся к их первоначальной форме, а незначимые удаляются. Удаляются предлоги, союзы, некоторые местоимения и так далее. В результате существенно уменьшается объем обработки информации при анализе шинглов.

Текст разделяется на фрагменты. При этом каждый из фрагментов выделяется так, чтобы он как минимум на одно слово захватывал предыдущий шингл. Они должны «перекрываться».

Алгоритм расчета

Программа выполняет расчет контрольной суммы. Для проверки на наличие рерайта сравниваются шинглы из разных текстов. Такая технология сегодня точно определяет все простые методы рерайта.

После подбора подобных документов в интернете выполняется еще один анализ. При этом проверяется количество шинглов и варианты совпадений. Теперь разработчики программ автоматизированной уникализации текстов продумывают различные головоломные алгоритмы для достижения нужно результата.

Сходство текста

Одна из наиболее распространенных проблем интеллектуального анализа данных — найти похожие элементы в заданном наборе данных, это также относится к текстовым данным. Примеры, которые приходят нам в голову, включают обнаружение плагиата, рекомендации по новостям (не показывать пользователям идентичные новостные статьи) и этот список можно продолжить.

В качестве игрушечного примера мы будем использовать три документа. Следующий раздел загружает их, а также предварительно обрабатывает:

Удаление знаков препинания.
Преобразует все буквы в нижний регистр.
Преобразуйте лишнее пустое пространство в единый пробел и удалите пробелы спереди и в конце.
Разделить текстовую строку на отдельные слова.

Ссылка на набор данных приведена в конце.

  # настройка среды
библиотека (dplyr)
библиотека (прокси)
библиотека (строка)
библиотека (data.table)
setwd ("/ Пользователи / ethen / машинное обучение / clustering_old / text_similarity / data")

# читать в исходном тексте
(doc <- lapply (list.files (), readLines))

  ## [[1]]
## [1] «Небо голубое, а солнце яркое."
##
## [[2]]
## [1] «Солнце в небе яркое».
##
## [[3]]
## [1] «Мы видим яркое солнце и голубое небо».

  # текст препроцессора
doc1 <- lapply (doc, function (x) {
    текст <- gsub ("[[: punct:]]", "", x)%>% tolower ()
    текст <- gsub ("\\ s +", "", text)%>% str_trim ()
    слово <- strsplit (текст, "")%>% unlist ()
    возврат (слово)
})
# выводим только первый текст для экономии места
doc1 [[1]]

  ## [1] "" небо "" синее "и" солнце "
## [9] «светлый»

К-Шинглинг

Первое, что мы представим, - это Shingling , распространенный метод представления документов в виде наборов.Для данного документа его k-черепица называется всеми возможными последовательными подстроками длины k, найденными в нем. Пример с k = 3 приведен ниже:

  Shingling <- function (document, k) {
    черепица <- символ (длина = длина (документ) - k + 1)

    for (я в 1 :( длина (документ) - k + 1)) {
        черепица [i] <- вставить (документ [i: (i + k - 1)], collapse = "")
    }

    возврат (уникальный (черепица))
}

# "поклейте" наш примерный документ с k = 3
doc1 <- lapply (doc1, function (x) {
    Гонт (x, k = 3)
})
список (Оригинал = doc [[1]], Shingled = doc1 [[1]])

  ## $ Оригинал
## [1] «Небо голубое, а солнце яркое."
##
## $ Shingled
## [1] "небо" "небо голубое" "голубое и" "голубое и"
## [5] "и солнышко" "солнышко" "солнышко яркое"

Как видно из распечатанного первого документа. Выбирая k равным 3, k-шингл первого документа состоит из подстрок длины 3. Первый 3-шингл - это , небо - , так как это первая последовательная подстрока длины 3 в документе, затем вторая. 3-shingle sky is blue - это следующая подстрока длиной 3 слова после исключения первого слова документа.И список продолжается.

Также следует отметить, что набор k-плиток документа должен состоять только из уникальных k-плиток. Например, если первый документ выше содержит более одного , небо - , тогда он появится только один раз как набор k-shingle для этого документа.

Теперь, когда у нас есть это в виду, мы построим «характеристическую» матрицу, которая визуализирует отношения между нашими тремя документами. Матрица будет логической матрицей, где ее

рядов = элементы универсального набора (всевозможные уникальные комбинации наборов черепицы во всех документах).
столбцов = один столбец на документ.

Таким образом, матрица будет иметь 1 в строке i и столбце j тогда и только тогда, когда документ j содержит черепицу i, и 0 в противном случае. Пример ниже. (Я буду использовать структуру данных фрейма данных для замены матрицы во всей документации).

  # уникальные наборы черепицы во всех документах
doc_dict <- unlist (doc1)%>% unique ()

# "характеристическая" матрица
M <- lapply (doc1, function (set, dict) {
    as.integer (dict% в% set)
}, dict = doc_dict)%>% данных.Рамка()

# задаем имена как для строк, так и для столбцов
setnames (M, paste ("doc", 1: length (doc1), sep = "_"))
rownames (M) <- doc_dict
M

  ## doc_1 doc_2 doc_3
## небо 1 1 1
## небо голубое 1 0 1
## синий и 1 0 0
## синий и 1 0 0
## и солнце 1 0 0
## солнце 1 0 0
## солнце яркое 1 0 1
## солнце в 0 1 0
## солнце в 0 1 0
## в небе 0 1 0
## небо яркое 0 1 0
## мы видим 0 0 1
## видно солнце 0 0 1
## см. солнце 0 0 1
## светится 0 0 1
## яркое небо 0 0 1

Если посмотреть на первую строку приведенной выше матрицы, все три столбца записали 1.Это означает, что все три документа содержат 3-х гальку , небо - . Что касается второй, значение ячейки столбца [1, 0, 1] означает, что в документе 2 нет трехугольника , небо синее , а в документах 1 и 3 есть. И так далее.

Обратите внимание, что в отличие от нашего примера с игрушкой, эти «характеристические» матрицы почти всегда разреженные . Поэтому на практике мы обычно представляем такие матрицы только позициями, в которых появляется 1, поскольку это считается более эффективным с точки зрения пространства.

Сходство Жаккар

Теперь, когда мы преобразовали все документы в наборы черепицы и использовали матрицу характеристик для визуализации взаимосвязей между нашими документами. Следующий вопрос: как измерить сходство между документами?

Одним из хорошо известных способов определения степени сходства является Сходство Жаккарда . Даны два набора черепицы, набор1 и набор2. Математическая формула этого измерения будет:

\ [\ frac {\ text {| } set1 \ cap set2 \ text {|}} {\ text {| } set1 \ cup set2 \ text {|}} \]

Это эквивалентно тому, что для любых двух заданных множеств подобие жаккара - это размер их пересечения, деленный на их объединение. Для нашей «характеристической» матрицы, если мы ограничимся только двумя столбцами (документами), то строки можно разделить на три типа:

Тип 1: строки имеют единицы в обоих столбцах.
Тип 2: строки имеют 1 в одном столбце и 0 в другом.
Тип 3: строки имеют нули в обоих столбцах.

Применяя здесь концепцию подобия жаккара, тогда сходство между двумя наборами будет \ (\ frac {\ text {Type 1}} {\ text {Type 1 + Type 2}} \).

В следующем разделе будет вычислено попарное сходство жаккартов для всех трех документов и распечатано содержание исходного документа, чтобы получить представление о производительности.Одним из быстрых способов вычисления попарного расстояния в R является функция dist , которая вычисляет и возвращает матрицу расстояния / сходства между строками или столбцами матрицы / кадра данных. Мы также можем определить наши собственные меры для расстояния / сходства в базе данных прокси-библиотеки.

  # насколько похожи два заданных документа, сходство жаккарда
JaccardSimilarity <- function (x, y) {
    non_zero <- который (x | y)
    set_intersect <- сумма (x [ненулевое значение] & y [ненулевое значение])
    set_union <- длина (ненулевое значение)
    возврат (set_intersect / set_union)
}

# создаем новую запись в реестре
pr_DB $ set_entry (FUN = JaccardSimilarity, names = c ("JaccardSimilarity"))

# матрица расстояний сходства жаккара
d1 <- dist (t (M), method = "JaccardSimilarity")

# удалить новую запись
pr_DB $ delete_entry ("Подобие Жаккард")
d1

  ## doc_1 doc_2
## doc_2 0.09090909
## doc_3 0,25000000 0,08333333

  ## [[1]]
## [1] «Небо голубое, а солнце яркое».
##
## [[2]]
## [1] «Солнце в небе яркое».
##
## [[3]]
## [1] «Мы видим яркое солнце и голубое небо».

Матрица подобия d1 сообщает нам, что документы 1 и 3 являются наиболее похожими среди трех документов. Глядя на его исходное содержание, кажется, что оно соответствует нашей интуиции, поскольку оба документа содержат подстроки «солнце ярко» и «небо голубое» (несмотря на разный порядок в контексте).

Теперь, когда мы довольно просто вычислили попарное сходство между каждым документом, мы все сделали правильно ?! Что ж, это и да, и нет. Для небольших наборов данных этот метод работает отлично, но представьте, что если у нас есть большое количество документов для сравнения вместо трех, допустим, число равно N. Затем мы будем вынуждены выполнить несколько сравнений из N, выберите 2. Очевидно, что это не будет хорошо масштабироваться.

Таким образом, в следующих разделах мы обсудим методы, которые можно использовать, чтобы помочь нам сэкономить вычисления, чтобы мы могли сравнивать сходства документов в большом масштабе.Первый - Minhashing .

Минхэш

Напомним, что мы уже говорили о «характеристической» матрице: обычно эти матрицы имеют тенденцию быть разреженными . То есть набор уникальных черепиц во всех документах будет довольно большим, что затруднит вычисление сходства жаккартов между документами.

Вот где приходит на помощь MinHash . Этот алгоритм предоставит нам быстрое приближение к подобию жаккарта. Идея состоит в том, чтобы объединить большие наборы уникальной черепицы в гораздо меньшие изображения, называемые «сигнатурами».Затем мы будем использовать только эти подписи, чтобы измерить сходство между документами. Обратите внимание, что эти подписи не могут дать точное сходство, но оценки, которые они предоставляют, близки (чем большее количество подписей вы выберете, тем точнее оценка).

Для нашего примера с игрушкой предположим, что вы хотите разделить нашу характеристическую матрицу строки 16 на 4 подписи. Затем первым шагом является создание 4 столбцов из случайно переставленных строк (независимо друг от друга).

Уловка с навесным оборудованием :

Чтобы реализовать идею генерации случайно переставленных строк, мы фактически не генерируем случайные числа, поскольку это невозможно сделать для больших наборов данных. например Для миллиона элементов вам нужно будет сгенерировать миллион целых чисел… не говоря уже о том, что вы должны сделать это для каждой подписи, которую вы хотите сгенерировать. Один из способов избежать создания n переставленных строк (здесь n равно 4, потому что мы выбрали номера подписи равными 4) - выбрать n хэш-функций в виде:

\ [h (x) = (ax + b) \ bmod c \]

Где:

x - номера строк исходной матрицы характеристик.
a и b - любые случайные числа, меньшие или эквивалентные максимальному числу x, хотя оба они должны быть уникальными в каждой подписи. например Для подписи 1, если вы сгенерировали 5 для использования в качестве коэффициента a, вы должны убедиться, что это значение не будет использоваться в качестве вашего коэффициента несколько раз в сигнатуре 1, хотя вы все равно можете использовать 5 в качестве коэффициента b в подписи 1. И это ограничение будет обновлено для следующей подписи, то есть вы можете использовать 5 в качестве коэффициента a или b для подписи 2, но опять же, не кратное 5 для коэффициента a подписи 2 и так далее.
c - простое число, немного большее, чем общее количество наборов черепицы. Вы можете найти подходящее простое число для своего набора данных здесь. В нашем примере набора данных общее количество строк равно 16, поэтому простое число 17 подойдет.

Мы сами можем убедиться, что эта простая хеш-функция действительно генерирует случайные перестановочные строки

  # количество хеш-функций (номер подписи)
подпись_num <- 4

# простое число
простое число <- 17

# генерировать уникальные коэффициенты
набор.семя (12345)
coeff_a <- образец (nrow (M), signature_num)
coeff_b <- образец (nrow (M), signature_num)

Для ясности распечатаем четыре случайно сгенерированных хэш-функции:

\ ((12x + 8) \ bmod 17 \)
\ ((14x + 3) \ bmod 17 \)
\ ((11x + 5) \ bmod 17 \)
\ ((16x + 7) \ bmod 17 \)

  # посмотреть, генерирует ли хеш-функция перестановки
permute <- lapply (1: signature_num, function (s) {
    hash <- numeric (длина = длина (nrow (M)))
    for (я в 1: nrow (M)) {
        hash [i] <- (coeff_a [s] * i + coeff_b [s]) %% prime
    }
    возврат (хеш)
})
# # преобразовать во фрейм данных
permute_df <- структура (permute, names = paste0 ("hash_", 1: length (permute)))%>%
              данные. Рамка()
permute_df

  ## hash_1 hash_2 hash_3 hash_4
## 1 3 0 16 6
## 2 15 14 10 5
## 3 10 11 4 4
## 4 5 8 15 3
## 5 0 5 9 2
## 6 12 2 3 1
## 7 7 16 14 0
## 8 2 13 8 16
## 9 14 10 2 15
## 10 9 7 13 14
## 11 4 4 7 13
## 12 16 1 1 12
## 13 11 15 12 11
## 14 6 12 6 10
## 15 1 9 0 9
## 16 13 6 11 8

Из выходных данных, показанных выше, мы можем видеть, что все 4 хеш-функции действительно производят перестановочные числа.Есть нули, но это не повлияет на наши вычисления, и вы увидите, почему позже.

Используя наши случайно переставленные строки, мы выполним второй шаг алгоритма MinHash, вычислив подписи. Значение подписи любого столбца (документа) получается следующим образом: Используя перестановочный порядок, сгенерированный каждой хеш-функцией, номер первой строки, в которой столбец имеет 1.

См. Пример ниже. Мы объединим наши случайно переставленные строки (сгенерированные хеш-функциями) с нашей исходной характеристической матрицей и заменим имена строк матрицы на ее номер строки, чтобы проиллюстрировать вычисление:

  # используйте первые две подписи в качестве примера
# связать с исходной характеристической матрицей
M1 <- cbind (M, permute_df [1: 2])
rownames (M1) <- 1: nrow (M1)
M1

  ## doc_1 doc_2 doc_3 hash_1 hash_2
## 1 1 1 1 3 0
## 2 1 0 1 15 14
## 3 1 0 0 10 11
## 4 1 0 0 5 8
## 5 1 0 0 0 5
## 6 1 0 0 12 2
## 7 1 0 1 7 16
## 8 0 1 0 2 13
## 9 0 1 0 14 10
## 10 0 1 0 9 7
## 11 0 1 0 4 4
## 12 0 0 1 16 1
## 13 0 0 1 11 15
## 14 0 0 1 6 12
## 15 0 0 1 1 9
## 16 0 0 1 13 6

Рассмотрим матрицу, показанную выше, мы начнем с нашей первой хэш-функции (hash_1).

В соответствии с порядком перестановки строк нашей первой хэш-функции, первая строка - это строка 5 (почему это строка 5? Потому что 0 - наименьшее значение для нашей случайно сгенерированной перестановки, а в строке 5 он имеет 0, что делает ее первой строкой ). Затем мы посмотрим на запись в строке 5 для всех трех документов и спросим: «Какой документ в строке 5 равен 1?». Ага!! Строка 5 документа 1 (doc_1) равна 1, поэтому значение подписи для документа 1, сгенерированного нашей первой хэш-функцией, равно 0. Но записи документа 2 и 3 в строке 5 равны 0, поэтому нам придется продолжить поиск.

В соответствии с порядком перестановок строк нашей первой хеш-функции второй строкой является строка 15 (1 - второе наименьшее значение для нашей случайно сгенерированной перестановки, и она имеет значение 1 в строке 15). Мы применяем ту же концепцию, что и выше, и обнаружили, что запись документа 3 (doc_3) для строки 15 равна 1, поэтому значение подписи для документа 3, сгенерированное нашей первой хеш-функцией, равно 1. Обратите внимание, что мы уже закончили с документом 1, нам больше не нужно проверять, содержит ли он 1. Но мы еще не закончили, запись документа 2 в строке 15 по-прежнему равна 0.Так что нам придется смотреть глубже.

Опять же, проверяя порядок перестановок строк для нашей первой хеш-функции, третья строка - это строка 8. Является ли запись документа 2 для строки 8 1? Да, это ! Таким образом, мы закончили с вычислением значений подписи для всех трех столбцов с помощью нашей первой хеш-функции !! Это [0, 2, 1].

Затем мы можем применить то же понятие для вычисления значения подписи для каждого столбца (документа), используя вторую хэш-функцию, и так далее для третьего, четвертого, бла-бла-бла.Беглый взгляд на вторую хэш-функцию подписи показывает, что первая строка в соответствии с ее перестановочным порядком строк - это строка 1, а все три документа имеют 1 в строке 1. Следовательно, значения подписи, сгенерированные нашей второй хеш-функцией для всех трех документов, равны [0, 0, 0].

Что касается этих вычисленных значений сигнатур, мы будем сохранять их в матрицу сигнатур, которая позже заменит нашу исходную характеристическую матрицу. В следующем разделе будут вычислены значения подписи для всех 3 столбцов с использованием всех 4 хэш-функций и распечатана матрица подписи.

  # получить индекс ненулевых строк для всех столбцов
non_zero_rows <- lapply (1: ncol (M), function (j) {
    return (который (M [, j]! = 0))
})

# инициализировать матрицу подписи
SM <- матрица (данные = NA, nrow = signature_num, ncol = ncol (M))

# для каждого столбца (документа)
for (я в 1: ncol (M)) {
    # для значения каждой хеш-функции (подписи)
    for (s в 1: signature_num) {
        SM [s, i] <- min (permute_df [, s] [non_zero_rows [[i]]])
    }
}

# задайте имена для ясности
colnames (SM) <- paste ("doc", 1: length (doc), sep = "_")
rownames (SM) <- paste ("minhash", 1: подпись_num, sep = "_")
SM

  ## doc_1 doc_2 doc_3
## minhash_1 0 2 1
## minhash_2 0 0 0
## minhash_3 3 2 0
## minhash_4 0 6 0

Обратите внимание, что, несмотря на то, что наша матрица сигнатур имеет то же количество столбцов, что и исходная характеристическая матрица, но она имеет только n строк, где n - количество хэш-функций, которые мы хотим сгенерировать (в данном случае 4).

Что касается вычисления попарного сходства с использованием этой сжатой матрицы сигнатур. Классный способ сказать, что это вычислить долю, в которой хеш-функции помещаются в одно и то же ведро. Говоря простым языком, это эквивалентно вычислению доли строк, в которых их значения совпадают. например для документов 1 и 2 (столбцы 1 и 2) сходство будет 0,25, потому что они совпадают только в 1 строке из 4 (в обоих столбцах строка 2 равна 0).

  # подобие подписи
SigSimilarity <- функция (x, y) mean (x == y)

# тот же трюк для вычисления попарного сходства
pr_DB $ set_entry (FUN = SigSimilarity, names = c ("SigSimilarity"))
d2 <- dist (t (SM), method = "SigSimilarity")
pr_DB $ delete_entry ("SigSimilarity")

список (SigSimilarity = d2, JaccardSimilarity = d1)

  ## $ SigSimilarity
## doc_1 doc_2
## doc_2 0.25
## doc_3 0,50 0,25
##
## $ JaccardSimilarity
## doc_1 doc_2
## doc_2 0.09090909
## doc_3 0,25000000 0,08333333

Судя по разнице результатов между исходным сходством жаккара и нашим новым подобием, полученным с использованием сходства сигнатур, вы можете усомниться в том, что это истинная оценка? Что ж, краткий ответ: мы сказали в самом начале этого раздела, что цель Минхаша - предоставить нам быстрое «приближение» к истинному подобию жаккара, и этот пример просто слишком мал для того, чтобы закон больших чисел мог действовать. уверяют, что оценки близки.

Что касается следующего раздела, предположим, что ваша конечная цель - вычислить сходство каждой возможной пары (возможно, для кластеризации текста), тогда это, скорее всего, будет бесполезно для вас. Однако, если вы просто хотите найти пары, которые, скорее всего, будут похожи, следите за обновлениями. Потому что в следующем разделе мы обсудим хеширование с учетом местоположения , метод, который позволяет нам делать именно это.

Хеширование с учетом местоположения

Хотя информация, необходимая для вычисления сходства между документами, была сжата из исходной разреженной характеристической матрицы в гораздо меньшую матрицу подписей, основная проблема, связанная с необходимостью выполнять попарные сравнения всех документов, все еще существует.

Концепция хеширования с учетом местоположения (LSH) заключается в том, что с учетом нашей матрицы сигнатур размера n (количество строк) мы разделим ее на b полос, в результате чего каждая группа будет содержать r строк. Это эквивалентно простой математической формуле: n = br, поэтому, когда вы делаете разбиение, убедитесь, что выбранное вами b делится на n. Используя нашу матрицу сигнатур выше, выбирая размер полосы равным 2, тогда будет:

  # количество полос и рядов
полосы <- 2
строки <- nrow (SM) / полосы

данные.рамка (SM)%>%
mutate (band = rep (1: полосы, каждый = строки))%>%
выберите (группа, все ())

  ## band doc_1 doc_2 doc_3
## 1 1 0 2 1
## 2 1 0 0 0
## 3 2 3 2 0
## 4 2 0 6 0

Хеширование с учетом локальности говорит нам следующее: если значения подписей двух документов совпадают во всех строках хотя бы одного диапазона, то эти два документа, вероятно, будут похожи и их следует сравнить (укажите их как пару кандидатов).Использование этого небольшого набора документов, вероятно, действительно плохой пример…, поскольку ни один из них не будет выбран в качестве нашей пары кандидатов. Например, если значение подписи документа 2 для полосы 1 теперь становится [0, 0] вместо текущего [2, 0], то документ 2 и документ 1 станут парой кандидатов, поскольку обе их строки в полосе 1 принимают то же значение [0, 0].

На вынос:

MinHash, или формальное название, схема хеширования, учитывающая минимальные независимые перестановки и локальность, вычисляет точную оценку коэффициента сходства жаккарда между двумя большими наборами.Это связано с тем, что количество подписей, как правило, намного меньше, чем количество уникальных черепиц во всех документах, что упрощает и ускоряет операцию сравнения.
Отметим, что существует также библиотека R textreuse , которая реализует методы, которые мы рассмотрели в этой документации. Вы должны без проблем понять его виньетку.

GitHub - evagian / Document-подобие-K-shingles-minhashing-LSH-python

Введение

Многие проблемы с большими данными можно выразить как поиск «похожих» элементов.В этом проекте мы исследует сходство между 21578 документами из коллекции очистки документы были предоставлены Reuters и CGI для исследовательских целей. В Коллекция появилась в 1987 году и после обработки в 1996 году набор данных имел вид, который мы знаю сегодня с 21578 коллекцией категоризации текста. Как видно из названия, это Коллекция содержит 21578 текстовых документов от Reuters Ltd., точнее, коллекция состоит из 22 файлов данных, файла SGML DTD, описывающего формат файла данных, и шесть файлов, описывающих категории, используемые для индексации данных.Каждый из первых 21 файла (от reut2-000.sgm до reut2-020.sgm) содержат 1000 документов, а последний (reut2-021.sgm) содержит 578 документов.

Целью данного задания является выявление взаимосвязей между этими текстами с помощью kShingles, Сходства Жаккара через Минхешинг и Хеширование с учетом местоположения. Мы заинтересованы исследовать, насколько похожи тексты. Для этого мы думаем, что данные как «Наборы» из «Строк» и конвертировать черепицу в подписи minhash. Для всего анализа мы использовали Python 2.7. Для графиков мы использовали Microsoft Excel. Подробнее

Набор данных

Документы, использованные для этого проекта, появились в ленте новостей Reuters в 1987 году. 1990, документы были предоставлены Reuters и CGI для исследовательских целей. в Массачусетском университете в Амхерсте. Форматирование документов и создание связанных файлов данных было выполнено в 1990 году. Дальнейшее форматирование и файл данных производство производилось в 1991 и 1992 годах в Центре информации и языка. Исследования, Чикагский университет.Эта версия данных была доступна для анонимный FTP как "Reuters22173, Распространение 1.0" в январе 1993 г. С 1993 г. до 1996 года Distribution 1.0 размещалась на нескольких FTP-сайтах, поддерживаемых Центр интеллектуального поиска информации факультета компьютерных наук в Массачусетском университете в Амхерсте. На конференции ACM SIGIR '96 в г. Август 1996 г. группа исследователей категоризации текста обсудила, как опубликовано результаты Reuters-22173 можно было бы сделать более сопоставимыми по всем исследованиям.Это было решил, что новую версию коллекции следует выпускать с менее неоднозначной форматирование, включая документацию, тщательно описывающую стандартные методы используя коллекцию. Эта возможность также будет использована для исправления множества типографские и другие ошибки в категоризации и форматировании коллекции. Одним из результатов повторной экспертизы коллекции стало удаление 595 документов. которые были точными дубликатами (на основе идентичности временных меток с точностью до секунды) другие документы в коллекции.Новая коллекция (которую мы использовали при анализе) поэтому имеется всего 21578 документов.

Набор данных можно найти здесь https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/reuters-21578+text+categorization+collection и должен быть извлечен в каталог / data

Битумная черепица входная

Выход 3 черепицы

Вход Minhashing

Выход Minhashing

LSH вход

Сходство с черепицей

Сходство подписи

LSH-подобие

Расход времени

Создание механизма рекомендаций с хешированием с учетом местоположения (LSH) в Python - LearnDataSci

Обратите внимание, , что в этом примере мы используем название статьи только для простоты.В реализации ниже мы также добавим аннотацию для выработки более точных рекомендаций.

Slide 1

Слева мы определяем матрицу со столбцами в качестве заголовков и строками, определенными как все слова, встречающиеся в трех заголовках. Если слово появляется в заголовке, мы ставим 1 рядом с этим словом. Это будет входная матрица для нашей хеш-функции.

Обратите внимание, что наша первая запись в матрице сигнатур справа - это просто номер текущей строки, в которой мы впервые находим 1. См. Следующий слайд для более подробного объяснения.

Slide 2

Выполняем первую перестановку вещественных строк. Обратите внимание, что слова униграммы были переупорядочены. Опять же, у нас также есть матрица сигнатур справа, где мы будем записывать результат перестановок.

В каждой перестановке мы записываем номер строки, в которой первое слово появляется в заголовке, т. Е. Строка с первым 1. В этой перестановке первая униграмма заголовка 1 и заголовка 2 находятся в строке 1, поэтому 1 - это записывается в строке 1 матрицы подписей под заголовками 1 и 2.Для Заголовка 3 первая униграмма находится в строке 5, поэтому 5 записывается в первой строке матрицы подписи под столбцом Заголовка 3.

Слайды 3-4

По сути, мы выполняем те же операции, что и на слайде 2, но мы создаем новую строку в матрице сигнатур для каждой перестановки и помещаем туда результат.

Пока мы сделали три перестановки, и мы могли бы фактически использовать матрицу подписи для вычисления сходства между названиями статей. Обратите внимание, как мы сжали строки с 15 в матрице черепицы до 3 в матрице подписи.

После процедуры MinHash каждый доклад конференции будет представлен подписью MinHash, где количество строк теперь намного меньше количества строк в исходной матрице черепицы. Это связано с тем, что мы собираем подписи путем перестановки строк. Вам понадобится гораздо меньше перестановок, чем у настоящей черепицы.

Теперь, если мы подумаем о всех словах, которые могут появиться во всех названиях статей и аннотациях, у нас потенциально есть миллионы строк. Генерируя подписи посредством перестановок строк, мы можем эффективно уменьшить количество строк с миллионов до сотен без потери возможности вычислять оценки сходства.

Очевидно, что чем больше вы переставляете строки, тем длиннее будет подпись. Это дает нам конечную цель, когда аналогичные документы конференции имеют одинаковые подписи. Фактически, вы можете наблюдать следующее:

$$ P (h (\ mbox {Set 1})) = P (h (\ mbox {Set 2})) = \ mbox {jaccard_sim} (\ mbox {Set 1 , Set 2}) \ mbox {,} $$

$$ \ mbox {где h - MinHash набора} $$

Для большей эффективности вместо случайных перестановок строк используются случайные хеш-функции. когда сделано на практике.

Хеширование с учетом особенностей местности. Эффективный способ снижения… | by Shikhar Gupta

Цель: найти документы со сходством по Жаккару не менее t

Общая идея LSH состоит в том, чтобы найти алгоритм, такой, что если мы вводим подписи двух документов, он говорит нам, что эти два документа составляют кандидата пара или нет т.е. их сходство больше порога т . Помните, что мы принимаем схожесть подписей как свидетельство сходства Жаккарда между исходными документами.

Специально для минимальной хэш-матрицы сигнатуры:

Хеш-столбцы матрицы сигнатур M с использованием нескольких хеш-функций
Если хеширование двух документов в одном ведре для по крайней мере одной хеш-функции, мы можем взять 2 документа в качестве пары кандидатов

Теперь вопрос в том, как создавать разные хеш-функции. Для этого делаем перегородку ленты.

Разделение диапазонов

Вот алгоритм:

Разделите матрицу сигнатур на b диапазонов , каждый диапазон имеет r строк
Для каждого диапазона, хешируйте свою часть каждого столбца в хеш-таблицу с k сегменты
Пары столбцов-кандидатов - это те, которые хешируются в один и тот же сегмент для как минимум 1 диапазон
Настройте b и r, чтобы поймать большинство похожих пар, но несколько не похожих пар

Здесь есть несколько соображений.В идеале для каждой полосы мы хотим принять k равным всем возможным комбинациям значений, которые столбец может принимать в пределах полосы. Это будет эквивалентно сопоставлению идентичности. Но в этом случае k будет огромным числом, что невозможно с вычислительной точки зрения. Например: если для полосы у нас есть 5 строк. Теперь, если элементы в подписи являются 32-битными целыми числами, тогда k в этом случае будет (2³²) ⁵ ~ 1. 4615016e + 48. Вы можете увидеть, в чем проблема. Обычно k берется около 1 миллиона.

Идея состоит в том, что если 2 документа похожи, то они появятся как пара кандидатов, по крайней мере, в одном из бэндов.

Выбор b & r

Если мы возьмем b большое, т.е. большее количество хэш-функций, тогда мы уменьшим r, поскольку b * r является константой (количество строк в матрице подписи). Интуитивно это означает, что мы на увеличиваем вероятность нахождения пары кандидатов. Этот случай эквивалентен взятию небольшого t (порог подобия)

Допустим, ваша матрица сигнатур имеет 100 строк. Рассмотрим 2 случая:

b1 = 10 → r = 10

b2 = 20 → r = 5

Во втором случае вероятность того, что 2 документа появятся в одной корзине хотя бы один раз, выше, поскольку у них есть на больше возможностей ( 20 против 10) и сравниваются меньше элементов подписи (5 против 10).

Более высокое значение b подразумевает более низкий порог сходства (более высокие ложные срабатывания), а более низкое значение b подразумевает более высокий порог сходства (более высокое значение ложноотрицательных результатов)

Давайте попробуем понять это на примере.

Настройка:

100k документов, хранящихся в виде подписи длиной 100
Матрица подписей: 100 * 100000
Сравнение подписей методом грубой силы приведет к 100C2 сравнений = 5 миллиардов (довольно много!)
Давайте возьмем b = 20 → r = 5

Порог схожести (t): 80%

Мы хотим, чтобы 2 документа (D1 и D2) с 80% сходством хешировались в одном сегменте хотя бы для одного из 20 диапазонов. .20 = 0,0474

Это означает, что в этом сценарии вероятность ложного срабатывания при 30% похожих документов составляет ~ 4,74%.

Итак, мы видим, что у нас есть несколько ложных срабатываний и несколько ложноотрицательных результатов. Эти пропорции будут меняться в зависимости от выбора b и r.

То, что мы хотим здесь, выглядит примерно так, как показано ниже. Если у нас есть 2 документа, которые имеют сходство больше порогового значения, то вероятность того, что они используют одну и ту же корзину хотя бы в одном из диапазонов, должна быть равна 1, иначе 0.

В худшем случае у нас будет b = количество строк в подписи. матрица , как показано ниже.

Обобщенный случай для любых b и r показан ниже.

Выберите b и r, чтобы получить наилучшую S-образную кривую, т.е. минимальное количество ложных отрицательных и ложноположительных результатов

Сводка LSH

Настройте M, b, r , чтобы получить почти все пары документов с одинаковыми подписями, но исключить большинство пар, у которых нет одинаковых подписей
Проверьте в основной памяти, что пар кандидатов действительно имеют похожих подписей

snapy · PyPI

Библиотека Python для обнаружения почти повторяющихся текстов в корпусе в любом масштабе с использованием хеширования с учетом местоположения.
Как описано в Mining Massive Datasets http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch4.pdf.

Установка

Установите SnaPy, используя: pip install snapy
Установите библиотеку mmh4, необходимую для Minhash, используя: pip install mmh4

Пример быстрого запуска

 из snapy import MinHash, LSH

content = [
    "Юпитер в основном состоит из водорода на четверть его массы"
    'быть гелием',
    «Выход Юпитера из внутренней части Солнечной системы позволил бы»
    'образование внутренних планет.',
    «Атом гелия примерно в четыре раза больше массы атома водорода, поэтому»
    "состав изменяется, если описывать его как пропорцию массы"
    'внесены разными атомами.',
    «Юпитер в основном состоит из водорода и четверти его массы»
    'быть гелием',
    «Атом гелия имеет массу примерно в четыре раза больше, чем атом водорода, и»
    "состав меняется, если описывать его как пропорцию массы"
    'внесены разными атомами. ',
    «Теоретические модели показывают, что если бы Юпитер имел гораздо большую массу, чем он»
    'в настоящее время, он будет сокращаться.',
    «В результате этого процесса Юпитер ежегодно сокращается примерно на 2 см»,
    "Юпитер в основном состоит из водорода на четверть его массы"
    'быть гелием',
    «Большое красное пятно достаточно велико, чтобы вместить в себя Землю».
    'границы.'
]

метки = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
семя = 3


# Создать объект MinHash.
minhash = MinHash (содержимое, n_gram = 9, перестановки = 100, hash_bits = 64, seed = 3)


# Создать модель LSH.
lsh = LSH (minhash, label, no_of_bands = 50)


# Запрос на поиск дубликатов текста 1.печать (lsh.query (1, min_jaccard = 0,5))
>>> [8, 4]


# Сгенерировать подпись minhash и добавить новые тексты в модель LSH.
new_text = [
    «Юпитер в основном состоит из водорода, четверть его массы составляет
    'гелий',
    «Выход Юпитера из внутренней части Солнечной системы позволил бы»
    'образование внутренних планет.',
]

new_labels = ['doc1', 'doc2']

new_minhash = MinHash (new_text, n_gram = 9, permutations = 100, hash_bits = 64, seed = 3)

lsh.update (new_minhash, new_labels)


# Проверить содержимое документов.печать (lsh.contains ())
>>> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 'doc1', 'doc2']


# Удалить текст и метку из модели.
lsh.remove (5)
печать (lsh.contains ())
>>> [1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 'doc1', 'doc2']


# Вернуть список смежности для всех похожих текстов.
adjacency_list = lsh.adjacency_list (min_jaccard = 0,55)
печать (список_ смежности)
>>> {
        1: ['doc1', 4],
        2: ['doc2'],
        3: [],
        4: [1, 'doc1'],
        6: [],
        7: [],
        8: [],
        9: [],
        'doc1': [1, 4],
        'doc2': [2]
    }


# Возвращает список ребер для использования при создании взвешенного графа.edge_list = lsh.edge_list (min_jaccard = 0,5, jaccard_weighted = True)
печать (edge_list)
>>> [
        ('doc2', 2, 1.0),
        ('doc1', 1, 1.0),
        ('doc1', 8, 0.5),
        ('doc1', 4, 0,58),
        (8, 1, 0,5),
        (4, 1, 0,58)
    ]

Руководство по API

Минхэш

Создает объект MinHash, содержащий матрицу подписей Minhash для каждого текста.

Параметры MinHash

MinHash (текст, n_gram = 9, n_gram_type = 'char', permutations = 100, hash_bits = 64, seed = None)

text: {list or ndarray}
Iterable, содержащий строки текста для каждого текста в корпус.

n_gram: int, необязательно, по умолчанию: 9
Размер каждого перекрывающегося фрагмента текста, на который нужно разбить текст перед хешированием. Размер черепицы следует тщательно выбирать в зависимости от средней длины текста, так как слишком маленький размер черепицы приведет к ложному сходству, тогда как слишком большой размер черепицы не вернет аналогичные документы.

n_gram_type: str, необязательно, по умолчанию: 'char'
Тип n-грамма для использования для черепицы, должен быть 'char', чтобы разделить текст на символьные черепицы, или 'term', чтобы разделить текст на перекрывающиеся последовательности слов.

перестановок: int, необязательно, по умолчанию: 100
Число случайно выбранных хеш-значений, которые будут использоваться для генерации каждой подписи minhash текста. Интуитивно понятно, что чем больше количество перестановок, тем точнее оценочное сходство Жаккара между текстами, но больше времени потребуется для выполнения алгоритма.

hash_bits: int, необязательно, по умолчанию: 64
Размер значения хэша, который будет использоваться для генерации подписей minhash из черепицы, должен быть 32, 64 или 128 бит. Размер значения хеширования следует выбирать на основе длины текста и компромисса между производительностью и точностью.Более низкие значения хеш-функции могут привести к ложным конфликтам хеш-значений, что приведет к ложному сходству между документами для более крупных массивов текстов.

method: str, optional, default: 'multi_hash'
Метод для случайной выборки через хеширование, должен быть 'multi_hash' или 'k_smallest_values'. Если multi_hash выбранные тексты хешируются один раз за перестановку, и каждый раз выбирается минимальное значение хеширования для построения подписи. Если выбрано k_smallest_values, каждый текст хешируется один раз и k наименьших значений выбираются для k перестановок.Этот метод намного быстрее, чем multi_hash, но гораздо менее стабилен.

seed: int, необязательно, по умолчанию: нет
Seed, из которого генерируется случайная хеш-функция, необходимая для воспроизводимости или для возможности обновления модели LSH с новыми значениями minhash позже.

Свойства MinHash

n_gram: int
.n_gram
Возвращает размер каждой перекрывающейся текстовой черепицы, используемой для создания подписей minhash.

n_gram_type: int
.n_gram_type
Возвращает тип n-граммы, используемой для шинглинга текста.

перестановок: int
.permutations
Возвращает количество перестановок, используемых для создания подписей.

hash_bits: int
.hash_bits
Возвращает размер хеш-значения, используемого для создания подписей.

method: str
.method
Возвращает метод хеширования, используемый в функции minhash.

семя: внутр
.seed
Возвращает начальное значение, используемое для генерации случайных хэшей в функции minhash.

подписей: ndarray
.signatures
Возвращает матрицу текстовых подписей, сгенерированных функцией minhash.
n = текстовая строка, m = выбранные перестановки.

LSH

Создает LSH-модель сходства текста, которую можно использовать для возврата похожих текстов на основе предполагаемого сходства Жаккара.

Параметры LSH

LSH (minhash = None, labels = None, no_of_bands = None)

minhash, необязательно, по умолчанию: Нет
Объект Minhash, содержащий подписи minhash, возвращаемые классом MinHash.

меток: {list или ndarray}, необязательно, по умолчанию: нет
Список, массив или серия Pandas, содержащие уникальные метки для каждого текста в сигнатуре объекта minhash. Это должно быть предоставлено в том же порядке, что и тексты, передаваемые в класс MinHash. Примеры меток включают пути к файлам и идентификаторы баз данных.

no_of_bands: int, optional, default: permutations // 2
Количество полос, на которые нужно разбить подпись minhash перед хешированием в сегменты. Меньшее количество полос приведет к более строгому алгоритму, требующему большего, что может привести к ложным отрицаниям, пропускающим некоторые похожие тексты, тогда как большее количество может привести к ложному сходству.

Методы LSH

update
Обновляет модель из объекта MinHash, содержащего подписи, сгенерированные из новых текстов и соответствующих им меток.
.update (minhash, new_labels)
minhash: Объект MinHash, содержащий подписи новых текстов, параметры должны соответствовать любым предыдущим объектам MinHash.
new_labels: Список, массив или серия Pandas, содержащая текстовые метки.

запрос
Принимает метку и возвращает метки любых похожих текстов.
.query (label, min_jaccard = None, чувствительность = 1)
label: Метка текста, для которого требуется вернуть список похожих текстов.
min_jaccard: Тексты схожести Jaccard должны быть превышены, чтобы быть возвращенными как похожие.
чувствительность: Количество текстов сегментов, которые должны быть разделены, чтобы они были возвращены как похожие.

удалить
Удалить метку файла и подпись minhash из модели.
.def remove (label):
label: Метка текста, который нужно удалить из модели LSH.

содержит
Возвращает список меток, содержащихся в модели.
.contains ()

adjacency_list
Возвращает список смежности, который можно использовать для создания графа сходства текста.
.adjacency_list (min_jaccard = None, чувствительность = 1)
min_jaccard: Тексты порога сходства Jaccard должны быть превышены, чтобы возвращаться как похожие.
чувствительность: Количество текстов сегментов, которые должны быть разделены, чтобы они были возвращены как похожие.

edge_list
Возвращает список ребер в виде кортежей похожих пар, которые можно использовать для создания графа сходства текста.
.edge_list (min_jaccard = None, jaccard_weighted = False, чувствительность = 1)
min_jaccard: Тексты порога сходства Jaccard должны быть превышены, чтобы быть возвращенными как пара похожих текстов.
jaccard_weighted: Возвращает список ребер в виде 3 кортежей, включая пары сходства текста и оценочную оценку подобия Жаккара.
чувствительность: Количество текстов сегментов, которые должны быть разделены, чтобы они были возвращены как похожие.

LSH Свойства

no_of_bands: int
.no_of_bands
Количество полос, используемых в модели LSH.

перестановок: int
.permutations
Количество перестановок, используемых для создания подписей minhash, используемых в модели LSH.

Содействие

Добавления приветствуются, напишите нам или просто отправьте запрос на перенос!

Авторы

Джастин Бойлан-Туми

Лицензия

Лицензия MIT

(PDF) Сходство веб-документов с использованием токенов K-Shingle и метода MinHash

Аннотация: В настоящее время веб-поисковая машина играет важную роль в удалении похожих документов из веб-поисковой машины с использованием одного из эффективных методов интеллектуального анализа данных.Методы подобия документов в массовом интеллектуальном анализе данных - такой важный метод для обнаружения зеркальных страниц и сходства статей в большом веб-репозитории. Это позволит избежать отображения двух почти идентичных веб-страниц в верхней части результатов поиска. Один из подходов к подобию документов основан на K-shingle, который представляет собой уникальную последовательность последовательных K слов, которые можно использовать для поиска сходства между двумя документами (K - положительное целое число). Большие веб-документы могут быть представлены в виде наборов длинных битовых векторов 0 и 1.Здесь 0 означает, что не найдено, а 1 означает, что найдено в этом документе. Два почти идентичных документа должны иметь много общего. Коэффициент подобия рассчитывается с использованием одного из показателей расстояния, например, сходства Жаккара между двумя документами. Сходство Жаккара хорошо работает при сравнении пары установленных значений в небольшом наборе данных и для определения оценки сходства. В то время как в большом наборе данных методы MinHash и локального хеширования (LSH) решают эту проблему, предоставляя небольшую матрицу сигнатур для быстрого приближения к истинному подобию Жаккара за меньшее время.В этом исследовании мы применяем методы подобия Жаккара, MinHash и LSH на основе K-shingles для разного количества документов. Результаты показывают, что методы MinHash и LSH дают более точные результаты с меньшим временем для больших документов. Результаты экспериментов показывают, что выбранная черепица применяется в различных диапазонах количества документов от 100, 200, 300-1000 документов. Хеш-функции применяются в разном количестве от 10, 20 и 30. Среднее время подобия <5 секунд.Ложноположительные и ложноотрицательные результаты были минимальными для истинной кластеризации документов.

Определите сходства между предложениями в Python | by Ng Wai Foong

Функция Minhash

Создайте новую функцию с именем minhash в своем файле Python. Эта функция принимает два входных строковых параметра. Я просто назову их input_question и compare_question . Не стесняйтесь называть их как хотите.

 def minhash (input_question, compare_question):

Инициализируйте переменную оценки и установите для нее значение 0.

 score = 0,0

Разделить текст на элементы

Затем мы пишем следующую анонимную функцию для преобразования входящего текста в элементы из трех символов.

 shingles = lambda s: set (s [i: i + 3] for i in range (len (s) -2))

Обратите внимание, что эта анонимная функция основана на исходной реализации в модуле jProcessing. Это большая проблема, когда речь идет о таких языках, как китайский и японский, поскольку слово может состоять только из одного символа.

Вы можете решить эту проблему, реализовав свой собственный способ разбить текст на элементы или добавить дополнительные пробелы к входному тексту, если длина меньше 3.

Вы можете проверить результаты, запустив следующий код:

 черепица = lambda s: set (s [i: i + 3] for i in range (len (s) -2)) print (shingles ('Здравствуйте! Как дела?'), shingles ('早 上 好 ，在 干 嘛 呢？ '))

Должен получиться следующий результат. Порядок может быть другим, но элементы должны быть одинаковыми, если вы использовали один и тот же ввод.

 {'lo,', 'you', 'u?', 'O,', 'th', 'are', 'the', 'ere', 're', 'w a', 'ou' , 'How', 'Ho', ', t', 'ow', 'e!', 'Llo', '! H ',' ar ',' e y ',' yo ',' Hel ',' ell ','! ',' her '} {' 呢 ',' 早 上 ',' ， 在 ',' 干 嘛 ',' 上 好 ',' 干 ',' 好 ',' 呢？ ',' 在 干 ','在 ',' 好 ， ',' 嘛 呢 ',' 上 ',' 嘛 ',' ， '}

Расчет расстояния Жаккара

Следующим шагом является вычисление расстояния Жаккара на основе приведенной выше формулы. Создайте анонимную функцию, которая принимает два ввода.

 jaccard_distance = lambda seta, setb: len (seta & setb) / float (len (seta | setb))

Как только вы закончите, мы приступим к реализации основного кода.Желательно заключить его в попытку , кроме вызова .

 try: 
 score = jaccard_distance (shingles (input_question), shingles (compare_question)) 
 except ZeroDivisionError: 
 print ('ZeroDivisionError')

Последний шаг - вернуть результат.

 результат возврата

Ваша последняя функция должна быть следующей:

Результат

Давайте протестируем функцию, чтобы увидеть сходство между двумя входными предложениями.

Алгоритм шинглов. Применение алгоритма шинглов при раскрутке сайтов для сравнения веб-документов

Шингл — таинственный и непонятный. Как работает метод шинглов при проверке текста на плагиат Как работают шинглы текста

Суть метода

Применение в SEO

Алгоритм метода шинглов

Пример использования алгоритма метода шинглов

Супершингл

Замечания алгоритма метода шинглов

Простое приближение метода шинглов на php

Уникальность контента

Шингл используется при размножении статей

Какой размер шингла использовать при проверке

Процент уникальности текста и его размер

Метод шинглов применяется во всех программах для размножения статей

Что такое шингл для проверки на Антиплагиат

Что означает термин “шингл”?

Как работает метод шингла при проверке?

Шаг шингла в программе Антиплагиат

Принцип работы метода шинглов научные статьи. Как работает метод шинглов при проверке текста на плагиат. Простое приближение метода шинглов на php

Работа над текстом

Собираем шинглы

Уникальность контента

Шингл используется при размножении статей

Какой размер шингла использовать при проверке

Процент уникальности текста и его размер

Метод шинглов применяется во всех программах для размножения статей

Алгоритм метода шинглов

Пример использования алгоритма метода шинглов

Супершингл

Замечания алгоритма метода шинглов

Простое приближение метода шинглов на php

Как проверить текст на уникальность

Как проверить текст на уникальность – шингл

Как подготовить шингл фразы

Как это выглядит на примере следующего предложения:

Существует несколько методов формирования фраз:

Алгоритм шинглов

Оценка уникальности текстов

Обучение SEO

Шингл — wiki студи Клондайк

Что такое «Шингл»?

Подготовка текста

Алгоритм расчета

Сходство текста

К-Шинглинг

Сходство Жаккар

Минхэш

Хеширование с учетом местоположения

GitHub - evagian / Document-подобие-K-shingles-minhashing-LSH-python

Создание механизма рекомендаций с хешированием с учетом местоположения (LSH) в Python - LearnDataSci

Хеширование с учетом особенностей местности. Эффективный способ снижения… | by Shikhar Gupta

Разделение диапазонов

Сводка LSH

snapy · PyPI

Установка

Пример быстрого запуска

Руководство по API

Минхэш

Параметры MinHash

Свойства MinHash

LSH

Параметры LSH

Методы LSH

LSH Свойства

Содействие

Авторы

Лицензия

(PDF) Сходство веб-документов с использованием токенов K-Shingle и метода MinHash

Определите сходства между предложениями в Python | by Ng Wai Foong

Функция Minhash

Разделить текст на элементы

Расчет расстояния Жаккара

Результат

Оставьте комментарий Отменить ответ