python实现文本过滤去重
时间: 2024-10-08 08:14:38 浏览: 10
在Python中,实现文本过滤去重可以采用多种方法,常见的有以下几种:
1. 列表推导式 + set():将列表转换成集合,自动去除重复元素,再将结果转回列表。
```python
unique_text = list(set(text_list))
```
2. 使用字典(dict):由于字典的键值对不允许有重复,所以遍历列表,把每个元素作为键存入字典,最后字典的键就是唯一的文本。
```python
unique_text_dict = {}
unique_text = [item for item in text_list if item not in unique_text_dict]
unique_text_dict.update({item: None for item in text_list})
unique_text = list(unique_text_dict.keys())
```
3. 使用frozenset:与set类似,但不会因为可变对象导致错误,适用于需要保持顺序的情况。
```python
from collections import ChainMap
unique_text = list(ChainMap(*[[text] for text in text_list if text not in unique_text]))
```
相关问题
基于python、Bert、transformers模型实现以下任务:采用Google 提供的 Bert-Base-Chinese 模型,隐层输出维度为 768,学习率为 1e-6。先人工手动选取部分隐私词作为种子词,得到种子词列表;利用BERT模型训练大量的微博用户博文文本语料,获取词向量,然后其他词汇与已有种子词的相似度问题就转变成了向量相似度的问题;本任务采用余弦相似度,两个向量之间的余弦相似度越大说明它们关联度越高;利用部分种子词和训练好的模型输出最相似的词汇,将语义相近的词汇聚集在一起,对每一个种子词的关联词汇进行合并和去重,再进行人工筛选;设关联度阈值为q,语料中满足一定关联度阈值的词才能被定义为相关隐私词,并放入到隐私词库中;词库达到一定规模后,对词库进行过滤去重。
好的,这是一个关于利用BERT模型训练大量微博用户博文文本语料识别隐私词的任务。该任务的具体步骤如下:
1. 人工手动选取部分隐私词作为种子词,得到种子词列表。
2. 利用BERT模型训练大量的微博用户博文文本语料,获取词向量。
3. 利用部分种子词和训练好的模型输出最相似的词汇,将语义相近的词汇聚集在一起,对每一个种子词的关联词汇进行合并和去重,再进行人工筛选。
4. 设关联度阈值为q,语料中满足一定关联度阈值的词才能被定义为相关隐私词,并放入到隐私词库中。
5. 词库达到一定规模后,对词库进行过滤去重。
这个任务中,我们使用了Google提供的Bert-Base-Chinese模型,隐层输出维度为768,学习率为1e-6。利用余弦相似度将其他词汇与已有种子词的相似度问题转变成了向量相似度的问题。
python-docx 如何查重
`python-docx` 是一个用于读取、操作和创建 Microsoft Word 文档 (.docx) 的 Python 库,主要用于处理文档结构和内容,而不是用于文本的查重功能。如果你需要对 Word 文档中的文本进行查重,通常的做法是先将文档转换成可以分析的文本格式,比如列表或字符串,然后使用文本相似度算法或专门的文本去重工具进行比较。
以下是一个简化的步骤示例:
1. 使用 `python-docx` 将 Word 文档内容读取出来,提取段落或其他感兴趣的元素:
```python
from docx import Document
# 加载文档
doc = Document('example.docx')
content = [p.text for p in doc.paragraphs]
```
2. 将文本数据整理成便于分析的形式,如列表或字符串拼接:
```python
text_data = '\n'.join(content)
```
3. 利用诸如 `jieba` 进行分词(如果需要中文处理),`nltk` 或 `sklearn` 中的文本处理库进行特征提取,计算余弦相似度等:
```python
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 对文本进行分词
tokenized_content = [jieba.lcut(text) for text in content]
# 计算文本相似度
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(tokenized_content)
similarity_scores = cosine_similarity(tfidf_matrix)
```
4. 对于查重部分,你可以设置阈值,找出相似度高于该阈值的文本对,视为重复内容:
```python
threshold = 0.8 # 自定义相似度阈值
duplicates = [(i, j) for i, row in enumerate(similarity_scores) if any(row > threshold)]
# 然后进一步处理找到的重复项
```
请注意,这只是一个基本示例,实际使用时可能还需要考虑更多的细节,比如停用词过滤、词干提取等。此外,Python 也有现成的查重库如 `plagiarism` 或 `py_stringmatching` 可以直接用来简化这个过程。