基于Low-IDF-SIG的句子重复检测

改进TF-IDF结合余弦定理计算中文语句相似度
张俊飞
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2017(000)032
【摘要】提出一种改进TF-IDF结合余弦定理计算中文语句相似度方法.首先采用IKAnalyzer分词器对中文语句分词处理,提取核心关键词,然后通过计算句子关键词词频和权重形成的TF-IDF向量组,结合余弦定理实现中文句子相似度计算.改进后的TF-IDF计算方法采用《同义词词林》词典实现对关键词及其同义词词频统计,并通过Lucene技术实现关键词权重快速计算.改进后的中文句子相似度算法不仅考虑句子中关键词的物理特征,还对关键词的语义特征进行相似度计算,提高中文句子相似度计算的准确性.
【总页数】5页(P20-23,27)
【作者】张俊飞
【作者单位】广州医科大学基础学院,广州 511436
【正文语种】中文
【相关文献】
1.中文语句相似度计算的方法初探 [J], 李伟
2.基于分词的语句相似度计算的改进 [J], 邸书灵;刘晓飞;李欢
3.一种改进的维吾尔语句子相似度计算方法 [J], 卡哈尔江·阿比的热西提;吐尔根·依布拉音;姚天昉;艾山·吾买尔;艾山·毛力尼亚孜
4.基于改进TF-IDF的百度百科词语相似度计算 [J], 杨欣;郭建彬
5.改进TF-IDF结合余弦定理计算中文语句相似度 [J], 张俊飞
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java文本重复度算法-回复什么是java文本重复度算法？Java文本重复度算法是一种用于评估文本重复程度的算法。

它可以通过比较两个文本之间的相似性来测量它们之间的重复度。

通过分析文本的结构和内容，该算法可以为不同的文本提供一个相似性度量，从而帮助研究人员和开发人员更好地理解文本之间的联系和差异。

该算法通常使用以下步骤来计算文本的重复度：1. 文本预处理：在进行重复度计算之前，需要对文本进行预处理。

这包括去除标点符号、停用词和特殊字符，将文本转换为小写，并进行词干化等操作。

这样可以减小文本的噪音和差异，使得计算更加准确。

2. 特征提取：接下来，需要从文本中提取特征。

常用的特征提取方法包括词袋模型和TF-IDF等。

词袋模型将每个文本表示为一个包含所有单词的向量，而TF-IDF则根据单词在文本中的频率和在整个语料库中的重要性来计算每个词的权重。

这些特征将被用于计算文本之间的相似性。

3. 相似性计算：接下来，需要计算文本之间的相似性。

常用的相似性计算方法包括余弦相似度和Jaccard相似度等。

余弦相似度通过计算两个文本向量的夹角来衡量它们之间的相似性，而Jaccard相似度则通过计算两个文本的共同词的比例来评估它们之间的相似性。

这些相似性度量将用于计算文本的重复度。

4. 重复度评估：最后，根据相似性计算的结果，可以对文本的重复度进行评估。

一般来说，重复度较高的文本之间有着较高的相似性，而重复度较低的文本之间差异较大。

可以使用一个打分系统或者设定一个阈值来确定文本的重复度水平。

该算法在实际应用中具有广泛的用途。

例如，在文本去重领域，可以使用该算法来检测和删除重复的文本。

在文本相似性比较领域，可以使用该算法来比较不同版本的文档或者查找与给定文本相似的文档。

在自然语言处理领域，该算法可以用于聚类分析、信息检索以及文本分类等任务。

总结起来，Java文本重复度算法是一种用于评估文本重复程度的算法。

它通过预处理文本、提取特征、计算相似性以及评估重复度等步骤，帮助研究人员和开发人员分析文本之间的关系和差异。

provide repetitive results -回复题目：提供重复结果：以中括号内的内容为主题，写一篇1500-2000字文章，一步一步回答引言：在日常生活中，我们经常碰到各种各样需要提供重复结果的情况。

无论是科学研究、商业决策还是个人生活，重复结果的需求都是不可忽视的。

本文将以提供重复结果为主题，为读者一步一步解析如何有效地应对这一需求。

一、重复结果的定义和背景重复结果是指在相同的输入条件下，通过重复操作能够得到预期的输出结果。

为什么要重复获取结果呢？这是因为在一些情况下，我们需要验证某个结果的可靠性、统计某个现象的趋势、或者为未来的决策提供依据。

通过重复结果，我们可以减少随机因素的干扰，增加结果的可信度。

二、重复结果的方法和步骤1. 设定初始条件和参数要进行重复结果的实验，首先需要明确实验的初始条件和参数。

这些条件和参数必须在每次实验中保持一致，以确保结果的可比性。

例如，在研究一个新药物对疾病产生影响时，初始条件包括病人的年龄、病情的严重程度以及服药的剂量等。

2. 确定实验的重复次数实验的重复次数取决于所需的结果的可信度。

一般而言，实验次数越多，结果的可靠性越高。

根据实验的目的和资源的限制，决定进行多少次重复实验。

3. 进行实验并记录结果按照设定的初始条件和参数，进行实验并记录每次实验的结果。

在记录结果时，应尽量客观、准确地描述实验的结果，注意排除主观因素的干扰。

4. 分析结果并得出结论针对记录下来的实验结果，进行统计分析，得出结果的平均值、标准差等统计指标。

根据统计分析的结果，结合实验的目的去分析结果的合理性和可靠性，得出结论。

5. 检验结果的稳定性和可复制性为了验证结果的稳定性和可复制性，需要对实验进行反复验证。

重复实验的结果应该趋于稳定，能够被其他独立的实验所复制。

三、常见应用场景和案例分析1. 科学研究在科学研究中，重复结果是确保研究结论的可靠性的关键步骤。

例如，为了研究某个物质的化学性质，科学家会根据特定的条件和参数进行多次实验，然后对实验结果进行统计分析，以得出该物质的属性和特性。

如何解决ChatGPT生成的内容重复问题ChatGPT是OpenAI推出的一种自然语言处理模型，它在生成文本方面有着很大的潜力，然而，有时候它也会产生一些问题。

其中之一就是生成的内容重复。

这个问题在许多自然语言生成任务中都存在，因为模型缺乏全局上下文的理解。

本文将探讨如何解决ChatGPT生成的内容重复问题。

1. 引言当使用ChatGPT进行对话生成时，它很容易陷入循环，重复生成先前提到过的内容。

这可能会导致对话过程中出现单调和不相关的回答。

然而，这个问题是可以通过一些简单的技巧来解决的。

2. 多样性抽样为了解决内容重复的问题，我们可以使用多样性抽样的方法。

在传统的生成模型中，我们使用固定的概率阈值来选择生成的下一个单词，这导致了内容重复的出现。

相反，多样性抽样方法会引入随机性，它使模型在每次生成时都能够选择具有较低概率的单词，从而增加生成的多样性。

这可以通过调整抽样温度参数来实现，较高的温度值会增加抽样的随机性。

3. Top-k抽样另一种解决内容重复问题的方法是使用Top-k抽样。

在传统的生成模型中，我们会选择生成概率最高的前N个单词，这会限制生成的多样性。

而Top-k抽样可以根据给定的概率阈值动态地选择生成的单词，而不仅仅是前N个。

这样可以增加生成的多样性，减少重复内容的出现。

4. 上下文限制ChatGPT生成的重复内容通常是由于模型无法理解全局上下文而导致的。

为了解决这个问题，我们可以引入上下文限制。

在对话生成任务中，可以将之前的对话历史作为上下文输入给ChatGPT，并在生成时将其作为条件。

这样，模型就能够更好地理解对话的前后文，从而避免生成重复的内容。

5. 策略选择为了进一步改善ChatGPT生成的多样性和减少重复内容的出现，我们可以使用策略选择的方法。

在生成文本时，我们可以通过定义一些策略来指导模型的生成行为。

例如，我们可以为模型引入一个重复历史检查策略，以检查生成的文本是否与先前的内容有重复。

智能算法•Intelligent Algorithm函数级别的复用开源代码检测方法!张德浩.#2#徐云.#2(1.中国科学技术大学计算机科学与技术学院，安徽合肥230027；2.中国科学技术大学国家高性能计算中心,安徽合肥230026)摘要：软件开发中对开源代码的复用会带来开源代码漏洞和违反开源许可等问题$传统复用代码检测方法常常检出较多偶然克隆代码，影响了复用代码的检测准确性$为此，提出了一种基于复用度量指标的函数级别复用开源代码检测方法$该方法对被测代码和开源代码库，先使用克隆检测工具获取克隆函数，然后使用依据克隆代码行和共用标识符在开源代码库中的出现频率的复用度量指标，判定每对克隆函数是否为复用$在公开有标注数据集和真实数据集上的实验结果均表明所提方法优于基于逆文档频率的方法$关键词：代码复用；开源软件；代码克隆；偶然克隆；代码度量中图分类号：TP311.52文献标识码：7DOI:10.19358/j.issn.2096-5133.2021.06.004引用格式：张德浩,徐云.函数级别的复用开源代码检测方法[J].信息技术与网络安全,2021,40(6):22-27,49.A method for function-level open-source code reuse detectionZhang Dehao1,2,Xu Yun1,2(1.School of Computer Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei230027,China；2.National High Performance Computing Center,University of Science and Technology of China,Hefei230026,China)Abstract:Open-source code reuse in software development may cause problems such as code vulnerabilities and license violations.Existing code reuse detection methods often report a large amount of accidentally cloned code,which hampers the accuracy of reuse detection.To this end,a method for function-level open-source code reuse detection based on a novel metric is proposed.Cloned functions between developed code and an open-source code repository are firstly detect­ed using a clone detection tool.A metric based on frequencies in the repository of cloned lines and shared identifiers be­tween two functions is calculated to determine whether cloned functions are reused ones.The experimental results on a publicly available labeled dataset and on real-world code repositories show that the proposed method performs better than the method based on inverse document frequency.Key words:code reuse；open-source software；code clone；accidental clone；code metric0引言随着软件规模的日益增长和开源生态的发展,复用开源代码成为节省软件开发时间成本和人力成本的有效手段[1]#然而，复用开源代码存在引入开源漏洞和违反开源许可等问题#例如，基于Android的移动操作系统CyanogenMod使用含有漏洞的JDK 1.5示例代码解析证书,导致系统易于遭受中间人攻击[2]#又如,Oracle查岀Google在其Android 项目中复用了来自OracleJDK的rangeCheck函数源*基金项目：国家自然科学基金面上项目(61672480)码和若干文件的反编译源码，为此双方展开长达数年的诉讼[3]#因此，有必要检测开发软件中函数级别的复用开源代码#由于复用代码之间本身的相似性，使用代码克隆检测工具可以检测到复用代码#与此同时，现有的克隆检测工具检岀的克隆代码中，还常常包含大量由于偶然原因而相似的代码，称为偶然克隆[4-5],并非复用代码#由于一些高度相似甚至相同的常见函数可能是偶然克隆(例如Java中的hashCode、equals 等函数),而一些经过修改的复用代码与被复用的原始代码不完全相同，因此在代码克隆检测之后需Intelligent Algorithm•智能算法要一种更为精准的方法检测复用代码，以减少偶然克隆代码的影响。

ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它可以根据输入的文本生成与之相关的回答或文章。

ChatGPT的查重句式是指在生成回答或文章时，ChatGPT 会自动避免使用重复的句子结构。

在写作中，为了避免抄袭或重复使用相同的句子结构，可以使用ChatGPT的查重句式来生成新的表达方式。

这样可以提高写作的多样性和可读性，同时避免被检测到抄袭或重复使用相同的句子结构。

当需要使用ChatGPT进行查重句式时，可以按照以下步骤操作：
打开ChatGPT，并进入对话界面。

在对话界面中，输入需要查询的句子或段落。

等待ChatGPT生成回答或文章。

检查生成的回答或文章是否与输入的句子或段落相似或重复。

如果发现相似或重复的句子结构，可以要求ChatGPT 重新生成回答或文章，直到得到满意的结果为止。

需要注意的是，虽然ChatGPT可以避免使用重复的句子结构，但它并不是完美的。

因此，在使用ChatGPT进行
写作时，还需要注意句子的多样性和可读性，以及上下文的连贯性和逻辑性。

中文语句相似度计算的方法初探
李伟
【期刊名称】《兰州工业学院学报》
【年(卷),期】2009(016)004
【摘要】分析了中文自然语言处理中句子相似度的计算方法,介绍了基于向量空间模型的TF-IDF的、基于句子语义和基于句子依存关系的三种句子相似度计算模型,并对它们的计算原理、计算方法进行了分析,给出了他们的优缺点.基于向量空间模型的句子相似度计算模型已经比较成熟,一般情况下能够产生较好的效果.由于TF-IDF方法没有考虑这种语义信息,所以传统的TF-IDF方法具有一定的局限性.而基于句子语义或句子的依存结构来进行相似度计算,能达到更好的效果.
【总页数】4页(P1-3,24)
【作者】李伟
【作者单位】安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山,243002
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于语句相似度计算的智能答疑系统机理研究 [J], 李春生;卢鹏飞;张可佳
2.基于多特征融合的产品评论语句相似度计算 [J], 谭文斌;张太华;何二宝
3.基于马尔科夫模型的汉语语句相似度计算 [J], 郜炎峰;林燕芬;王忠建
4.韩国语句子结构相似度计算方法研究 [J], 毕玉德;姜博文
5.基于互译特征词对匹配的老-汉双语句子相似度计算方法研究 [J], 李思卓; 周兰江; 周枫; 张建安
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levenshtein 相似度算法实现-回复什么是Levenshtein相似度算法？Levenshtein相似度算法，也称为编辑距离算法，是用于衡量两个字符串之间差异程度的一种方法。

它通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数来确定相似度。

这种算法最早由俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein于1965年提出，因此得名。

它对于自然语言处理、拼写检查、语音识别等领域，具有广泛的应用价值。

Levenshtein 相似度算法主要包括三种基本操作，分别是插入、删除和替换。

插入操作指的是在一个字符串中插入一个字符，使其与另一个字符串匹配；删除操作指的是从一个字符串中删除一个字符，使其与另一个字符串匹配；替换操作指的是将一个字符串中的字符替换为另一个字符，使其与另一个字符串匹配。

接下来，我们将一步一步地回答如何实现这种算法。

第一步是确定两个字符串，我们假设这两个字符串分别是A和B。

第二步是创建一个二维数组DP，大小为(A的长度+1)乘以(B的长度+1)。

这个数组将用于存储每个子问题的解，并且有助于计算整体问题的解。

第三步是初始化DP数组。

我们需要将DP数组的第一行和第一列填充为从0到A的长度和从0到B的长度的整数。

第四步是开始填充DP数组。

我们可以使用一个两层嵌套的循环来遍历数组的每个元素，并计算编辑距离。

对于数组中的每个元素，我们可以使用以下公式来计算编辑距离：if A[i-1] == B[j-1]:DP[i][j] = DP[i-1][j-1]else:DP[i][j] = min(DP[i-1][j] + 1, DP[i][j-1] + 1, DP[i-1][j-1] + 1)其中，A[i-1]表示A字符串的第i个字符，B[j-1]表示B字符串的第j个字符。

在这个公式中，如果A的第i个字符和B的第j个字符相同，则编辑距离与上一个子问题的编辑距离相等。

如果它们不相同，则编辑距离等于上一个子问题的编辑距离加上1，或者等于上一个子问题的插入、删除或替换操作的编辑距离。

数据结构代码相似度检测数据结构代码相似度检测是一项用于比较两个或多个代码片段之间的相似度的任务。

相似度检测对于软件开发中的代码复用、代码查重、代码抄袭检测等方面都非常重要。

在数据结构领域，相似度检测可以用于比较不同实现方式的数据结构，或者比较同一数据结构在不同环境下的使用情况。

2.代码指纹：通过计算代码片段的散列值或者哈希值，可以得到代码片段的指纹。

代码指纹可以用于比较两个代码片段之间的相似度。

常用的指纹算法包括MD5、SHA-1等。

通过计算两个代码片段之间的指纹相似度，可以判断它们的相似度。

3.抽象语法树（AST）：代码片段可以被表示为抽象语法树。

通过比较两个抽象语法树之间的结构和节点，可以得到两个代码片段之间的相似度。

抽象语法树可以通过解析代码片段来生成。

除了相似度度量方法，还可以使用各种算法来实现数据结构代码相似度检测。

1. 基于字符串匹配的算法：可以使用字符串匹配算法，如KMP算法、Boyer-Moore算法等来比较两个代码片段之间的相似度。

这些算法可以在时间复杂度上得到较好的性能。

2.基于矩阵计算的算法：可以使用矩阵计算算法，如SVD（奇异值分解）或者PCA（主成分分析）等来比较两个代码片段之间的相似度。

这些算法可以在特征提取和降维上得到较好的性能。

3. 基于聚类的算法：可以使用聚类算法，如K-means聚类、DBSCAN 聚类等来比较多个代码片段之间的相似度。

聚类算法可以将相似的代码片段归为一类，并给出相似度的度量。

数据结构代码相似度检测是一个复杂的任务，需要综合考虑代码的语法结构、代码逻辑和代码执行过程等因素。

为了提高相似度检测的准确性和效率，可以结合多种相似度度量方法和算法进行检测。

此外，还可以使用机器学习和深度学习等方法来训练模型，从而提高相似度检测的性能和可扩展性。

检测超低频突变的⽅法：DuplexSequencing⽂章题⽬：Detecting ultralow-frequency mutations by Duplex Sequencing研究⼈员：来⾃华盛顿⼤学的Scott R Kennedy和Michael W Schmitt等⼈发表时间：2014. 10期刊名称：Nature Protocols影响因⼦：10.032研究背景⼆代测序技术应⽤以来，凭借着低成本，⾼效率等优点，使得临床医学和基础科研领域取得了⾰命性的变化和进展。

但是在产⽣数以亿计测序数据的同时，也伴随着约1%的错误率存在。

这个问题在不同的分析应⽤中产⽣的影响迥异，例如在分析肿瘤亚克隆和罕见突变上影响⽐较明显。

为了克服⼆代测序错误率偏⾼的局限性，来⾃华盛顿⼤学的Scott R Kennedy和Michael W Schmitt等⼈开发出Duplex Sequencing的测序分析⽅法。

Duplex Sequencing基于⼆代测序技术原理，通过独⽴的添加标签到reads两端，使得互补的两条单链通过PCR扩增形成⼀个可以通过唯⼀标签识别的reads家族，再利⽤单链矫正和双链互相矫正的⽅法排除错误，减⼩错误率（见图1）。

众所周知，如果两条互补链是完整的，那么真的突变应该在两条链上都有发⽣，相反如果是PCR或着是测序过程产⽣的随机错误则只会发⽣在⼀条链上。

⽽对于那些只发⽣在⼀条链上突变，很可能是DNA双链完整性遭到破坏导致的，后续可⽤来分析DNA损伤发⽣的位点情况。

本⽂主要介绍基于Duplex Sequencing测序的信息分析流程的使⽤。

图1 Duplex Sequencing 原理⽰意图Duplex Sequencing的特性Duplex Sequencing优势：1、准确度⾼（可检测到5 × 10-8 突变频率的突变）2、消除由于DNA损伤和降解以及PCR和测序过程中引⼊的错误。

ChatGPT生成的文本评估指标介绍ChatGPT是一个基于人工智能技术的语言模型，能够与用户进行对话并生成自然流畅的文本。

作为一个自动化对话系统，ChatGPT的文本生成质量是评估其性能的重要指标之一。

在以下内容中，我们将介绍一些常用的文本评估指标，以评估ChatGPT生成文本的质量。

一、多样性指标多样性是指生成的文本具有多样的内容、观点和句法结构，而不是重复性过高的内容。

常用的多样性指标包括重复率、N-Gram重复率和独特N-Gram的比例。

1. 重复率：衡量生成文本中重复出现的词语的比例。

较低的重复率意味着生成文本的多样性较高，内容更加丰富。

2. N-Gram重复率：通过计算生成文本中N-Gram序列的出现次数来衡量。

N-Gram是连续的N个词语组成的序列。

例如，一个2-Gram是由两个连续的词语组成的序列。

较低的N-Gram重复率表明生成的句子结构和短语的重复性较低。

3. 独特N-Gram的比例：衡量生成文本中不重复的N-Gram序列的比例。

较高的独特N-Gram比例表示生成的文本中含有更多独特的短语和句法结构。

二、连贯度指标连贯度是指生成文本在逻辑上和语法上的连贯性。

连贯的文本更容易理解和接受。

以下是常用的连贯度指标。

1. 逻辑连贯性：衡量生成文本中表达的观点和推理是否连贯。

逻辑连贯性高的文本更容易理解和跟随。

2. 语法正确性：衡量生成文本中语法错误的数量。

语法正确性较高的文本更容易被接受，避免了歧义和困惑。

三、相关性指标相关性指标用于衡量生成的文本与上下文的一致性和相关性。

生成的文本应该准确理解用户的问题并提供相关和有用的回答。

以下是常用的相关性指标。

1. 上下文相关性：衡量生成文本回应用户问题或对话上下文的相关性。

准确理解上下文并提供相关回答的文本得分较高。

2. 相关性匹配度：衡量生成文本的语义相关性和用户问题之间的匹配度。

与用户问题或需求相关性较高的文本得分较高。

四、用户满意度评估除了以上指标外，还可以通过用户反馈和满意度评估来评价ChatGPT生成文本的质量。

ai查重降重的原理
AI查重降重的原理主要涉及到文本相似度计算和文本匹配算法。

1. 文本相似度计算：通过对两个文本进行相似度计算，可评估它们之间的相似程度。

常用的相似度计算方法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。

其中，余弦相似度通过计算两
个向量的夹角余弦值来评估相似度；Jaccard相似度则根据集
合的交集和并集关系来计算相似度；编辑距离则计算两个文本之间由一个转换为另一个所需的操作次数。

2. 文本匹配算法：通过将文本转化为向量表示，并在向量空间中进行匹配，来找出相似的文本。

常用的文本匹配算法包括
TF-IDF、word2vec、BERT等。

TF-IDF根据词频和逆文本频
率来给每个词赋予权重，从而构建词向量表示；word2vec是
一种通过训练神经网络模型得到高维向量表示的方法；BERT
则是一种基于Transformer架构的预训练模型，能够生成语义
丰富的词向量。

综合运用文本相似度计算和文本匹配算法，AI查重降重系统
可以将输入的文本与数据库中已有文本进行比对，计算相似度并提供重复或相似文本的提示和处理建议。

同时，AI还可以
通过对重复段落进行标注或重组来实现文本降重，从而提供更加独特和原创的文本内容。

文本重复检测文本重复检测是一项关键的技术，在信息爆炸的时代，大量的文本数据被创造和传播，其中不乏存在重复、抄袭的情况。

因此，开发一种高效、准确的文本重复检测方法变得尤为重要。

文本重复检测的目的是为了发现和识别文本中的重复内容。

重复的文本可能是完全一样的，也可能是部分相似的。

为了实现文本重复检测，我们需要采取一些特定的技术手段。

在文本重复检测中，我们首先需要对文本进行分词。

分词是将连续的文本序列切分成具有语义意义的词语的过程。

通过分词，我们可以将文本转化为词语的序列，方便后续的处理。

常用的分词方法有基于规则的分词、基于统计的分词和基于机器学习的分词等。

接下来，我们需要对分词后的文本进行特征表示。

特征表示是将文本转化为向量的过程，方便后续的计算和比较。

常用的特征表示方法有词袋模型、TF-IDF模型和词嵌入模型等。

这些方法可以将文本的语义信息转化为向量表示，以便进行相似度计算。

在文本重复检测中，我们可以使用相似度计算方法来判断文本的相似程度。

常用的相似度计算方法有余弦相似度、编辑距离和Jaccard 相似度等。

这些方法可以帮助我们判断文本的相似性，从而进行重复检测。

在进行文本重复检测时，我们还需要考虑一些特殊情况。

例如，一些文本可能存在同义词替换、词序调换等操作，这些操作可能导致文本的相似度降低。

为了应对这种情况，我们可以采取一些预处理方法，例如同义词替换和词序调整等。

除了以上方法，还可以使用机器学习的方法进行文本重复检测。

机器学习可以通过训练模型来识别和判断文本的相似程度。

常用的机器学习方法有支持向量机、决策树和深度学习等。

这些方法可以通过学习大量的文本样本来提高文本重复检测的准确性。

文本重复检测是一项重要的技术，可以帮助我们鉴别和识别文本中的重复内容。

通过合理使用分词、特征表示、相似度计算和机器学习等方法，可以实现高效、准确的文本重复检测。

在实际应用中，文本重复检测可以帮助我们保护知识产权，防止抄袭和盗版的发生。

基于TF-IDF的程序代码抄袭检测系统作者：李晗来源：《数字技术与应用》2020年第09期摘要：本文设计了一种用于程序设计实验源代码结果抄袭检测系统。

采用自然语言处理技术中的TF-IDF算法和测量向量相似度的余弦相似性算法，分析检测源程序抄袭情况，通过实际应用算例验证了系统的有效性。

源程序抄袭检测对各种需要提交代码的实验教学系统有重要的实用价值。

关键词：TF-IDF;余弦相似性;抄袭检测;C源程序中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）09-0136-030 引言高校程序类课程教学越来越多地要求学生在线提交编程作业或实验源代码。

一些课程或实验也开始使用成绩自动评分系统[1]。

这些代码提交系统的广泛应用使得防范代码抄袭成为此类课程的一个重要需求。

抄袭检测也是慕课系统或在线教学系统的重要组成部分[2]。

1 算法设计从自然语言处理的观点来看，抄袭检测的本质是测量两个文本的相似度。

在进行相似性计算时，可采用余弦相似性算法。

从文本到文本特征向量的转化则采用TF-IDF算法[3-5]。

整个算法的流程如图1所示。

整个算法流程说明如下：（1）将C语言的各种操作符、分隔符及三种括号聚合为停用词（stopwords）集合;（2）使用停用词集合进行滤除操作，保留各种名称标识符，形成关键词向量;（3）综合所有文本的处理结果（关键词向量），形成语料库（corpus）;（4）分别计算各关键词的TF和IDF，最后形成TF-IDF向量;（5）计算余弦相似性;（6）最后，提取相似度的行最大值进行阈值处理，判断是否抄袭。

2 实验与算法测试2.1 实验环境实验数据来源于C语言程序设计课程的网络作业平台。

该网络平台包括了一些C语言习题及自动判题机制，供学生在课余练习编程之用。

数据集包括如下字段：用户提交号、用户ID、题目ID、课程序号、编程语言编号、判题结果、使用时间、使用内存、提交时间及提交源代码。

重复关键词检测方法重复关键词是指在一篇文章或文本中，同一个关键词被重复使用的现象。

过多的重复关键词会降低文章的可读性和质量，影响读者的阅读体验。

为了有效避免这一问题，以下介绍了几种重复关键词检测方法。

一、基于词频统计的方法基于词频统计的方法是最简单和常用的重复关键词检测方法之一。

它通过计算文本中各个关键词出现的频率，然后对频率较高的关键词进行筛选。

常用的词频统计工具包括Python中的NLTK库和Jieba库。

首先，将文章中的文本进行分词处理，将其转化为词的列表。

然后利用词频统计工具进行统计，并按照词频的大小进行排序。

接下来，对频率较高的关键词进行筛选，将重复使用较多的关键词找出来。

二、基于TF-IDF的方法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本处理方法，可以用于重复关键词的检测。

TF-IDF方法根据词在文本中的出现频率和在整个语料库中的出现频率来评估一个词的重要性。

首先，将文章进行分词处理，计算每个词在文章中的词频（TF）。

然后计算每个词在整个语料库中的文档频率（DF）。

最后，计算每个词的TF-IDF值，通过设定一个阈值来确定重复关键词。

三、基于语义相似度的方法基于语义相似度的方法是一种更加高级的重复关键词检测方法。

它首先根据上下文关系，计算每个关键词的语义相似度。

然后通过设定一个相似度阈值来判断是否存在重复关键词。

基于语义相似度的方法需要使用自然语言处理（NLP）技术，如Word2Vec、BERT等模型。

这些模型通过训练语料库中的词向量，将词映射到一个高维向量空间中，从而可以计算词之间的相似度。

四、基于机器学习的方法基于机器学习的方法是一种更加复杂和高级的重复关键词检测方法。

它通过训练一个分类器来判断一个词是否为重复关键词。

基于机器学习的方法需要准备训练数据，即包含正例和负例样本的标注数据集。

然后提取文本的特征，如词频、句法特征、上下文特征等。

句子比较相似度的算法实现
吴宏洲
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2016(012)007
【摘要】一种文本句子比较相似度算法,以连续文字串为单元块,相同单元块越大越多越相似,相异部分的单元块越小越少越相似,依此计算相似度值.可用来消除传统相似度取值置信区间中模糊区,精确到一个非此即彼的二元逻辑值.
【总页数】7页(P183-189)
【作者】吴宏洲
【作者单位】中国专利信息中心,北京100088
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.用N-连字算法实现网页的相似度比较 [J], 火善栋
2.Hedge Trimmer句子压缩技术的算法实现及改进 [J], 景秀丽
3.一种改进相似度的协同过滤算法实现 [J], 许凤翔
4.一种基于机器学习的相似度算法在文本相似度比较中的应用——以法律文本比较为例 [J], 骆浩楠;汪峥;李峰
5.融合语义依存关联对的句子相似度的负面在线评论案例推理 [J], 冯进展;蔡淑琴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

python 语句查重算法标题：Python语句查重算法一、引言Python语句查重算法是指通过对一段Python代码进行分析和比较，判断其中是否存在相似或重复的语句。

本文将介绍十种常见的Python语句查重算法，帮助读者了解如何在Python代码中找到重复的语句，并提供相应的解决方案。

二、算法一：基于字符串匹配的算法该算法通过将Python代码转换为字符串，然后使用字符串匹配算法（如KMP算法、Boyer-Moore算法等）来查找重复的语句。

具体步骤如下：1. 将Python代码转换为字符串。

2. 使用字符串匹配算法查找重复的语句。

3. 输出重复语句的位置和内容。

三、算法二：基于AST（抽象语法树）的算法该算法通过将Python代码解析成AST，然后遍历AST树结构，找到相同的语句节点。

具体步骤如下：1. 将Python代码解析成AST。

2. 遍历AST树结构，找到相同的语句节点。

3. 输出重复语句的位置和内容。

四、算法三：基于哈希值的算法该算法通过计算Python代码的哈希值，然后比较哈希值来判断语句是否重复。

具体步骤如下：1. 计算Python代码的哈希值。

2. 比较哈希值，找到相同的语句。

3. 输出重复语句的位置和内容。

五、算法四：基于语义分析的算法该算法通过对Python代码进行语法分析和语义分析，找到相同的语句。

具体步骤如下：1. 进行语法分析，生成语法树。

2. 进行语义分析，找到相同的语句。

3. 输出重复语句的位置和内容。

六、算法五：基于N-gram的算法该算法通过将Python代码转换为N-gram序列，然后比较序列来判断语句是否重复。

具体步骤如下：1. 将Python代码转换为N-gram序列。

2. 比较N-gram序列，找到相同的语句。

3. 输出重复语句的位置和内容。

七、算法六：基于编辑距离的算法该算法通过计算Python代码之间的编辑距离，然后比较距离来判断语句是否重复。

具体步骤如下：1. 计算Python代码之间的编辑距离。