那现在你来写一份这种代码我看看,输入1条文本 跟10条文本的Locality Sensitive Hashing(LSH) 哈希相似比对
时间: 2024-05-13 15:18:07 浏览: 16
好的,以下是一个简单的Python实现:
```
import random
def generate_random_vectors(num_vectors, dim):
"""
生成随机向量
:param num_vectors: 向量数量
:param dim: 向量维度
:return: 随机向量列表
"""
return [[random.uniform(-1, 1) for _ in range(dim)] for _ in range(num_vectors)]
def hash_vector(vector, random_vectors):
"""
将向量哈希为一个整数
:param vector: 向量
:param random_vectors: 随机向量列表
:return: 哈希值
"""
result = 0
for i, random_vector in enumerate(random_vectors):
if vector[i] > random_vector[i]:
result |= 1 << i
return result
def lsh_similarity(text, texts, num_vectors=10, dim=100, num_permutations=50):
"""
使用局部敏感哈希计算文本相似度
:param text: 待比对文本
:param texts: 比对文本列表
:param num_vectors: 随机向量数量
:param dim: 向量维度
:param num_permutations: 进行哈希的排列数量
:return: 相似度列表
"""
# 生成随机向量
random_vectors = generate_random_vectors(num_vectors, dim)
# 构建倒排索引
index = {}
for i, t in enumerate(texts):
for j in range(num_permutations):
hash_value = hash_vector([ord(c) for c in t], random_vectors)
if hash_value not in index:
index[hash_value] = set()
index[hash_value].add(i)
# 计算待比对文本的哈希值
query_hash_value = hash_vector([ord(c) for c in text], random_vectors)
# 查找相似文本
similar_texts = set()
for hash_value in range(query_hash_value - 2, query_hash_value + 3):
if hash_value in index:
for i in index[hash_value]:
similar_texts.add(i)
# 计算相似度
similarities = []
for i in similar_texts:
similarities.append((texts[i], calculate_similarity(text, texts[i])))
# 按相似度排序
similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
return similarities
def calculate_similarity(text1, text2):
"""
计算文本相似度
:param text1: 文本1
:param text2: 文本2
:return: 相似度
"""
# 这里使用简单的余弦相似度计算相似度
words1 = set(text1.split())
words2 = set(text2.split())
intersection = words1 & words2
union = words1 | words2
return len(intersection) / len(union)
```
使用方法如下:
```
text = "待比对文本"
texts = ["比对文本1", "比对文本2", ..., "比对文本10"]
similarities = lsh_similarity(text, texts)
for t, s in similarities:
print(t, s)
```
其中 `similarities` 列表中存储了每个相似文本及其相似度,按照相似度从高到低排序。
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