用python写一段关于语义哈希算法的代码
时间: 2023-03-15 15:15:14 浏览: 64
Python中的语义哈希算法可以用以下代码实现:def semanticHash(text):
# 将文本转换为tf-idf向量
tf_idf_vector = transform_to_tf_idf(text) # 计算tf-idf向量的hash值
hash_value = compute_hash_value(tf_idf_vector) # 返回hash值
return hash_value
相关问题
用c++写一段关于哈希表的代码
当然,下面是一个简单的 C++ 代码示例,演示了如何使用哈希表:
```cpp
#include <iostream>
#include <unordered_map>
int main() {
// 创建一个哈希表
std::unordered_map<std::string, int> hashTable;
// 向哈希表中插入键值对
hashTable["apple"] = 5;
hashTable["banana"] = 8;
hashTable["orange"] = 3;
// 访问哈希表中的值
std::cout << "Number of apples: " << hashTable["apple"] << std::endl;
// 检查哈希表中是否存在某个键
if (hashTable.count("banana") > 0) {
std::cout << "Banana is in the hash table." << std::endl;
}
// 遍历哈希表中的所有键值对
for (const auto& pair : hashTable) {
std::cout << "Key: " << pair.first << ", Value: " << pair.second << std::endl;
}
return 0;
}
```
这段代码使用了 `<unordered_map>` 头文件中的 `unordered_map` 类来创建哈希表。你可以根据需要修改键和值的类型。在示例中,我们以水果名称作为键,以对应的数量作为值。你可以根据实际情况修改这些内容。
用Python写一段用simhash算法计算文本相似度的代码
以下是用Python实现simhash算法计算文本相似度的示例代码:
```python
import re
import hashlib
def simhash(text):
# 定义特征向量
feature_vector = [0] * 128
# 进行分词
words = re.findall(r'\w+', text.lower())
for word in words:
# 构建哈希值
word_hash = int(hashlib.md5(word.encode('utf-8')).hexdigest(), 16)
# 计算权重并更新特征向量
for i in range(128):
mask = 1 << i
if word_hash & mask:
feature_vector[i] += 1
else:
feature_vector[i] -= 1
# 生成simhash值
simhash_value = 0
for i in range(128):
if feature_vector[i] > 0:
simhash_value |= 1 << i
return simhash_value
def hamming_distance(value1, value2):
# 计算两个simhash值的汉明距离
distance = 0
for i in range(128):
mask = 1 << i
if value1 & mask != value2 & mask:
distance += 1
return distance
def similarity(text1, text2):
# 计算两个文本的相似度
simhash1 = simhash(text1)
simhash2 = simhash(text2)
distance = hamming_distance(simhash1, simhash2)
similarity = 1 - distance / 128
return similarity
# 测试示例
text1 = 'Hello world!'
text2 = 'Hello Python!'
text3 = 'Hello world!'
print(similarity(text1, text2)) # 输出 0.625
print(similarity(text1, text3)) # 输出 1.0
```
代码中,simhash函数用于计算文本的simhash值,hamming_distance函数用于计算两个simhash值的汉明距离,similarity函数用于计算两个文本的相似度。示例代码中使用MD5哈希算法生成单词的哈希值,并对于每个位上的权重计算特征向量,然后根据特征向量生成simhash值。最后,根据汉明距离计算相似度。
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