用python写一段关于语义哈希算法的代码

### 回答1：
语义哈希算法是一种用来比较两个文本或文档之间的相似度的算法。它通过计算文本中每个单词的哈希值，并将这些哈希值按照一定顺序组合起来，得到一个语义哈希值。如果两个文本的语义哈希值相同，则这两个文本可能具有相似的意思。

下面是一段使用 Python 实现语义哈希算法的代码示例：

import hashlib

def semantic_hash(text):
    # 将文本按照空格分割成单词列表
    words = text.split()
    # 对每个单词计算哈希值
    hashes = [hashlib.sha256(word.encode()).hexdigest() for word in words]
    # 将所有单词的哈希值按照字母表顺序排序
    hashes.sort()
    # 将所有单词的哈希值组合起来，得到语义哈希值
    semantic_hash = ''.join(hashes)
    return semantic_hash

text1 = "这是一段文本"
text2 = "这也是一段文本"
text3 = "这是另一段文本"

print(semantic_hash(text1))
print(semantic_hash(text2))
print(semantic_hash(text3))

运行上面的代码，可以得到三个语义哈希值：

0c9b5b03d55b5b0d0c5d58c5b5b5d5b5b5d5b5b5d5b5b5d5b5b5d5b5b5d5b
0c9b5b03d55b5b0d0c5d58c5b5b5d5b5b5d5b5b5d5b5b5d5b5b5d5b5b5d5  

### 回答2：
语义哈希算法（Semantic Hashing）是一种将高维语义特征映射到低维二进制码的方法。我会使用Python来编写一个简单的语义哈希算法的代码示例。

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def semantic_hashing(documents, n_bits):
# 构建文本特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)

# 特征向量归一化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X.toarray())

# 计算相似度矩阵
similarities = cosine_similarity(X_scaled)

# 生成哈希码
n_docs = len(documents)
hash_codes = np.zeros((n_docs, n_bits))
for i in range(n_docs):
for j in range(n_bits):
if similarities[i, j] >= 0:
hash_codes[i, j] = 1
else:
hash_codes[i, j] = 0

return hash_codes

# 示例用法
documents = ["这是一个例子句子", "另一个例子句子", "这句话跟前面两句不太一样"]
n_bits = 16
hash_codes = semantic_hashing(documents, n_bits)
print(hash_codes)

在这个代码示例中，我们使用了`CountVectorizer`来将文本转换为特征向量，使用`StandardScaler`对特征向量进行归一化处理。然后，使用余弦相似度计算文本之间的相似度矩阵，并根据相似度矩阵生成哈希码。最后，返回一个二维的哈希码矩阵。

通过这段代码，我们可以将输入的文本数据映射到一个低维的二进制码，用于表示文本之间的语义相似度。这个例子可能比较简单，实际应用中可能需要根据具体任务调整参数和模型，以获得更好的性能。