用python写的查重代码

很高兴回答你的问题，关于使用Python编写查重代码，我可以提供一些建议和思路，但我不能保证我的回答会完全满足你的需求。首先，查重代码需要从两个方面入手，一是将文本内容进行预处理，二是比较两个文本之间的相似度。对于文本预处理，可以采用分词、去停用词、提取关键词等方式，这可以帮助过滤掉一些无意义的文本内容。比较文本之间的相似度可以采用余弦相似度等方法。在具体实现时，可以利用Python常用的自然语言处理库如NLTK、Jieba等。希望这些信息能对你有所帮助。

相关问题

给我一个用python写的查重代码

以下是一个简单的用Python编写的查重代码：

def check_duplicate_str(str_list):
    if len(str_list) == len(set(str_list)):
        print("没有重复的字符串")
    else:
        print("有重复的字符串")

str_list = ["apple", "banana", "orange", "banana"]
check_duplicate_str(str_list)

这个代码会检查字符串列表中是否有重复的字符串，如果有，会输出"有重复的字符串"，否则会输出"没有重复的字符串"。

python代码查重算法

文本查重算法是一种用于判断两个文本之间相似度的方法。在Python中，有多种算法可以实现文本查重，其中一种常用的算法是Simhash算法。Simhash算法基于哈希函数，将文本转化为一串二进制码，然后通过计算二进制码的汉明距离来判断文本之间的相似度。

以下是一个使用Python实现Simhash算法的代码示例：

import hashlib

def simhash(text):
    # 分词
    words = text.split()
    # 计算每个词的hash值
    hash_list = [hashlib.md5(word.encode('utf-8')).hexdigest() for word in words]
    # 计算加权总和
    weight_sum = sum([int(hash[:8], 16) for hash in hash_list])
    # 生成特征向量
    feature_vector = ''.join(['1' if int(hash[:8], 16) >= weight_sum/len(words) else '0' for hash in hash_list])
    return feature_vector

def similarity(text1, text2):
    feature_vector1 = simhash(text1)
    feature_vector2 = simhash(text2)
    # 计算汉明距离
    hamming_distance = sum([char1 != char2 for char1, char2 in zip(feature_vector1, feature_vector2)])
    # 计算相似度
    similarity = 1 - hamming_distance / len(feature_vector1)
    return similarity

text1 = "This is a sample text for testing."
text2 = "This is another sample text for testing."
similarity_score = similarity(text1, text2)
print("相似度：%f" % similarity_score)