写一段根据文本相似度去重的Python代码
时间: 2024-02-17 19:36:05 浏览: 27
以下是根据文本相似度去重的Python代码示例:
```python
import difflib
# 定义两个字符串
text1 = "hello world"
text2 = "hello world!"
# 计算文本相似度
similarity = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2).ratio()
# 判断文本相似度是否超过设定的阈值
if similarity >= 0.8:
print("文本相似度超过阈值,判定为重复数据")
else:
print("文本相似度未超过阈值,判定为非重复数据")
```
以上代码使用了difflib库中的SequenceMatcher类来计算文本相似度。首先定义了两个字符串text1和text2,然后使用SequenceMatcher类的ratio()方法计算它们的相似度,最后判断相似度是否超过设定的阈值,如果超过,则判定为重复数据,否则判定为非重复数据。可以将以上代码放入循环中,对数据集中的每一条数据进行去重判断。
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写一段可以计算向量平均相似度的python代码
如果你有多个向量,并且想要计算它们间的平均相似度,可以使用以下Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def average_similarity(vectors):
num_vectors = len(vectors)
similarity_sum = 0
for i in range(num_vectors):
for j in range(i+1, num_vectors):
similarity = cosine_similarity([vectors[i]], [vectors[j]])[0][0]
similarity_sum += similarity
average_similarity = similarity_sum / (num_vectors * (num_vectors - 1) / 2)
return average_similarity
# 示例用法
vectors = [
np.array([1, 2, 3]),
np.array([4, 5, 6]),
np.array([7, 8, 9])
]
avg_similarity = average_similarity(vectors)
print(f"Average similarity: {avg_similarity}")
```
在上面的示例代码中,我们定义了一个名为`average_similarity`的函数,它接受一个向量列表`vectors`作为参数。
函数内部使用嵌套的循环来计算每对向量之间的余弦相似度,并将相似度累加到`similarity_sum`中。
最后,通过将`similarity_sum`除以`(num_vectors * (num_vectors - 1) / 2)`来计算平均相似度。这里使用了组合数的公式`(n * (n-1) / 2)`来计算对比的总数,其中`n`是向量数量。
你可以根据需要修改`vectors`的值,并调用`average_similarity`函数来计算向量之间的平均相似度。最后,会打印出平均相似度的结果。
word2vec计算文本相似度的python代码示例
以下是一个使用word2vec计算文本相似度的Python代码示例:
```python
from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np
# 加载训练好的word2vec模型
model = Word2Vec.load('path/to/word2vec/model')
# 定义计算文本相似度的函数
def text_similarity(text1, text2):
# 对文本进行分词
words1 = text1.split()
words2 = text2.split()
# 计算两个文本的词向量平均值
vec1 = np.mean([model[word] for word in words1 if word in model], axis=0)
vec2 = np.mean([model[word] for word in words2 if word in model], axis=0)
# 计算两个文本的余弦相似度
sim = np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
return sim
```
你觉得这个代码示例怎么样呢?