提升中文文本去重准确性的语义指纹与LCS方法

"该文档是关于一种用于文本去重的先进技术的说明，融合了语义指纹和最长公共子序列（LCS）算法，旨在提高中文文本去重的准确性和效率。这种方法由北京邮电大学软件学院的研究人员陈露、吴国仕和李晶提出，并在大数据与智能信息处理领域具有应用价值。" 在信息技术领域，文本去重是一个重要的问题，特别是在防止抄袭、搜索引擎优化和数据清洗等场景中。传统的文本去重方法往往在处理中文文本时面临准确率低的挑战。本文提出的"基于语义指纹和LCS的文本去重方法"旨在解决这一问题。 首先，该方法对中文文本进行预处理，抽取文本摘要，这一步通常包括去除停用词、标点符号和进行词干提取等，以减少噪音并提取关键信息。接着，利用tf-idf算法计算文本内容和摘要的特征向量。tf-idf是一种常用的文本表示方法，它考虑了词频（Term Frequency, tf）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, idf），能够凸显出在文档中频繁出现但全局稀有的词汇。 然后，将这两个特征向量作为SimHash算法的输入。SimHash是一种近似哈希技术，它能将向量转换为固定长度的指纹，使得相似的向量具有较小的汉明距离。通过计算两个文本指纹的汉明距离，并结合特定的公式，可以初步判断文本的相似程度。 在初步筛选出相似文本对后，为了避免误判，引入了最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）算法。LCS能找出两序列中的最长公共部分，即使它们在位置上不完全对应，对于判断文本的实质性相似性非常有效。通过LCS的对比，可以进一步确认文本的重复性，从而提高去重的准确性。 实验结果表明，这种结合语义指纹和LCS的方法在精确度上优于传统的LCS和SimHash算法，且其运行速度足够应对大规模文本数据，确保了在大数据量下的高效去重操作。因此，这种方法在理论计算机科学和自然语言处理领域具有较高的实用价值，特别适合于需要处理大量中文文本的软件开发项目。