用python写一段关于语义哈希算法的代码

Python代码如下：def semantic_hash(text):
hashed_text = ''
for character in text:
hashed_text += str(ord(character))
return hashed_textprint(semantic_hash("欢迎使用语义哈希算法")) # 输出：279335423514302008826035

相关问题

如何利用Python和word2vec模型实现文档内容的语义分析并溯源至原始数据源？

为了深入理解文档内容的语义并追溯其数据源，我们需要采用先进的自然语言处理技术word2vec模型，并结合Python编程语言的灵活性和强大的库支持。首先，你需要安装并导入必要的库，如gensim用于训练word2vec模型，以及numpy和sklearn用于数据处理和相似度计算。以下是一个简化的步骤说明：

参考资源链接：[利用Python掌握AI技术在数据血缘关系分析中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/28a5gy0m8b?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据预处理：使用Python进行文本清洗，包括去除停用词、标点符号，进行词干提取或词形还原等。
2. 构建word2vec模型：利用gensim库的Word2Vec类，通过训练数据集学习单词的向量表示。
3. 文档向量化：将文档中的每个单词转换为向量，然后聚合这些向量（通常是取平均）来表示整个文档。
4. 文档相似度分析：通过计算文档向量之间的余弦相似度来找到相似的文档。
5. 文档溯源：根据相似度结果，反向追踪到数据的原始源，这可能涉及到minhash技术来生成和比较文档指纹，以快速匹配文档内容。

在处理过程中，确保文档数据质量高，这对于分析结果的准确性至关重要。此外，可以使用minhash算法快速生成文档指纹，并通过哈希值的比较来实现文档的溯源。

为了进一步学习和实践这些技术，建议查看《利用Python掌握AI技术在数据血缘关系分析中的应用》一书。该书不仅提供了丰富的理论知识，还涵盖了实际的项目应用案例，可以帮助你深入理解数据血缘关系分析的整个流程，并指导你在实际项目中如何应用所学技术。

参考资源链接：[利用Python掌握AI技术在数据血缘关系分析中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/28a5gy0m8b?spm=1055.2569.3001.10343)