基于文本相似度的Python查重代码

我可以帮你回答这个问题。基于文本相似度的Python查重代码可以使用余弦相似度算法或者Jaccard相似度算法来实现。两个文本之间的相似度越高，它们的余弦（或Jaccard）值就越接近于1，反之越接近于0。你可以先对文本进行分词，然后计算它们之间的相似度。常见的Python库有nltk、gensim和scikit-learn等，都提供了实现这些算法的函数。

相关问题

用python thinker 写一个文本查重代码

好的，我可以帮您解答这个问题。下面是一个简单的Python文本查重代码：

def get_text_similarity(text1, text2):
    text1 = text1.lower().split()
    text2 = text2.lower().split()
    intersection = set(text1) & set(text2)
    union = set(text1) | set(text2)
    return len(intersection) / len(union)

text1 = "This is a sample sentence."
text2 = "This is another sentence, but it is different from the first one."
similarity_score = get_text_similarity(text1, text2)
print("The similarity score between the two texts is:", similarity_score)

这个代码使用了Jaccard相似度算法来计算文本的相似度。您可以输入两个需要比较相似度的文本，代码会输出它们的相似度分数。请注意：此代码并不是完美的文本查重算法，只提供了一个简单的实现方式，您可以根据需要进行修改和优化。

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。