用Python写一段利用simhash算法计算多行文本相似度，去除相似度高于0.8的文本的代码

### 回答1：
以下是用Python实现基于simhash算法计算多行文本相似度，去除相似度高于0.8的文本的代码：

import simhash

# 定义相似度阈值
threshold = 0.8

# 定义simhash函数
def get_simhash(text):
    return simhash.Simhash(text).value

# 读取文本内容，每行文本存储在一个列表中
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text_list = f.readlines()

# 生成simhash值列表
simhash_list = [get_simhash(text) for text in text_list]

# 计算相似度矩阵
similarities = []
for i in range(len(text_list)):
    row = []
    for j in range(len(text_list)):
        # 计算simhash值的汉明距离
        distance = simhash.hamming_distance(simhash_list[i], simhash_list[j])
        # 计算相似度
        similarity = 1 - distance / 64
        row.append(similarity)
    similarities.append(row)

# 输出相似度高于阈值的文本行
for i in range(len(text_list)):
    if max(similarities[i]) > threshold:
        continue
    print(text_list[i].strip())

以上代码会首先从文件`text.txt`中读取文本内容，然后将每行文本存储在一个列表中。接着，生成每行文本的simhash值，并计算相似度矩阵。最后，输出相似度低于阈值的文本行。

这段代码使用了simhash算法来计算文本相似度，simhash算法可以将文本转换为一个固定长度的二进制数，同时保证相似的文本得到的二进制数相似度较高。通过计算二进制数之间的汉明距离，可以得到文本之间的相似度。

### 回答2：
以下是使用Python编写的simhash算法代码，用于计算多行文本的相似度并去除相似度高于0.8的文本。

import hashlib

def simhash(text):
    # 分词处理，并去除停用词等
    words = text.split()
    words = [word.strip() for word in words if len(word.strip()) > 0]
    
    # 创建一个64位的hash列表并初始化为0
    hash_list = [0] * 64
    
    for word in words:
        # 获取词语的hash值
        hash_value = int(hashlib.md5(word.encode('utf-8')).hexdigest(), 16)
        
        # 遍历hash值的每一位
        for i in range(64):
            bit_mask = 1 << i
            if hash_value & bit_mask:
                hash_list[i] += 1
            else:
                hash_list[i] -= 1
    
    simhash_value = 0
    for i in range(64):
        if hash_list[i] > 0:
            simhash_value |= 1 << i
    
    return simhash_value

def similarity(text1, text2):
    simhash1 = simhash(text1)
    simhash2 = simhash(text2)
    
    # 计算Hamming距离
    hamming_distance = bin(simhash1 ^ simhash2).count('1')
    
    similarity = 1 - hamming_distance / 64
    return similarity

def filter_similar_texts(texts):
    filtered_texts = []
    
    for i in range(len(texts)):
        for j in range(i+1, len(texts)):
            similarity_score = similarity(texts[i], texts[j])
            
            if similarity_score <= 0.8:
                filtered_texts.append(texts[i])
                filtered_texts.append(texts[j])
    
    return list(set(filtered_texts))

texts = [
    "这是一段文本",
    "这是另一段文本",
    "这是相似文本",
    "这是不相似文本",
    "这是重复文本",
    "这是重复文本"
]

filtered_texts = filter_similar_texts(texts)
print(filtered_texts)

上述代码中，simhash函数用于计算输入文本的simhash值，similarity函数用于计算两段文本之间的相似度（使用Hamming距离计算），filter_similar_texts函数用于过滤相似度大于0.8的文本。最后，我们将一个文本列表传递给filter_similar_texts函数，并输出过滤后的结果。

### 回答3：
使用Python编写一段利用simhash算法计算多行文本相似度，并去除相似度高于0.8的文本的代码可以如下：

首先，需要安装Simhash库，可以使用 pip install simhash 进行安装。然后，导入所需的库和模块：

from simhash import Simhash, SimhashIndex
import re

定义一个函数，用于计算两个文本的相似度：

def cal_similarity(text1, text2):
    # 去除文本中的特殊字符和空格
    text1 = re.sub(r"[^\w\s]", "", text1)
    text2 = re.sub(r"[^\w\s]", "", text2)
    text1 = re.sub(r"\s+", " ", text1)
    text2 = re.sub(r"\s+", " ", text2)
    
    # 创建Simhash对象
    simhash1 = Simhash(text1)
    simhash2 = Simhash(text2)
    
    # 计算两个文本的汉明距离（相似度）
    distance = simhash1.distance(simhash2)
    similarity = 1 - distance / 128
    
    return similarity

接下来，读取多行文本，并计算相似度：

# 读取文本文件
with open("text_file.txt", "r") as file:
    texts = file.readlines()

# 构建Simhash索引
simhash_index = SimhashIndex([], k=3)

# 用于存储相似度低于0.8的文本
filtered_texts = []

for text in texts:
    # 去除换行符
    text = text.strip()
    
    # 判断是否存在相似度大于0.8的文本
    if any(cal_similarity(text, existing_text) >= 0.8 for existing_text in filtered_texts):
        continue
    
    # 添加文本到索引
    simhash_index.add(text, Simhash(text))
    filtered_texts.append(text)

最后，得到相似度低于0.8的文本集合：

# 获取相似度低于0.8的文本
filtered_texts = set(filtered_texts)

# 输出结果
print(filtered_texts)

以上代码通过Simhash算法计算多行文本的相似度，并去除相似度高于0.8的文本，最后输出相似度低于0.8的文本集合。