文本相似度计算_文本相似度分析算法

文本相似度计算_文本相似度分析算法这篇文档简单介绍一下Simhash算法一.Simhash计算文档相似度的算法,比如用在搜索引擎的爬虫系统中,收录重复的网页是毫无意义的,只会造成存储和计算资源的浪费。有时候我们需要处理类似的文档,比如新闻,很多不同新闻网的新闻内容十分相近,标题略有相似。如此问题,便可以应用Simhash文档相似度算法,查看两篇文档相似程度,删去相似度高的web文档。二.

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这篇文档简单介绍一下Simhash算法

 一. Simhash  计算文档相似度的算法, 比如用在搜索引擎的爬虫系统中,收录重复的网页是毫无意义的,只会造成存储和计算资源的浪费。有时候我们需要处理类似的文档,比如新闻,很多不同新闻网的新闻内容十分相近,标题略有相似。如此问题,便可以应用Simhash 文档相似度算法,查看两篇文档相似程度,删去相似度高的web文档。

二.  传统比较两个文本相似性的方法,大多是将文本分词之后,转化为特征向量距离的度量,比如常见的欧氏距离、海明距离或者余弦角度等等。两两比较固然能很好地适应,但这种方法的一个最大的缺点就是,无法将其扩展到海量数据。

 

simhash是locality sensitive hash(局部敏感哈希)的一种,最早由Moses Charikar在《similarity estimation techniques from rounding algorithms》一文中提出。Google就是基于此算法实现网页文件查重的。我们假设有以下三段文本: 

the cat sat on the mat   

the cat sat on a mat    

we all scream for ice cream    

 

Simhash 算法实现:

1、选择simhash的位数,请综合考虑存储成本以及数据集的大小,比如说32位 
2、将simhash的各位初始化为0 
3、提取原始文本中的特征,一般采用各种分词的方式。比如对于”the cat sat on the mat”,采用两两分词的方式得到如下结果:{“th”, “he”, “e “, ” c”, “ca”, “at”, “t “, ” s”, “sa”, ” o”, “on”, “n “, ” t”, ” m”, “ma”} 
4、使用传统的32位hash函数计算各个word的hashcode,比如:”th”.hash = -502157718 
,”he”.hash = -369049682,…… 
5、对各word的hashcode的每一位,如果该位为1,则simhash相应位的值加1;否则减1 
6、对最后得到的32位的simhash,如果该位大于1,则设为1;否则设为0

 

海明距离的定义,为两个二进制串中不同位的数量。

按照Charikar在论文中阐述的,64位simhash,海明距离在3以内的文本都可以认为是近重复文本。当然,具体数值需要结合具体业务以及经验值来确定。

 

但是,使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似度,将其扩展到海量数据的近重复检测中去,时间复杂度和空间复杂度都太大。譬如说对于64位的待查询文本的simhash code来说,在海量的样本库(>1M)中查询与其海明距离在3以内的记录 有两种常规的思路。第一种是方案是查找待查询文本的64位simhash code的所有3位以内变化的组合,大约需要四万多次的查询 

 

假设对64 位的 SimHash ,我们要找海明距离在 3 以内的所有签名。我们可以把 64 位的二进制签名均分成 4块,每块 16 位。根据鸽巢原理(也成抽屉原理,见组合数学),如果两个签名的海明距离在 3 以内,它们必有一块完全相同。

 

 

我们把上面分成的4 块中的每一个块分别作为前 16 位来进行查找。 建立倒排索引。

文本相似度计算_文本相似度分析算法

 

如果库中有2^34 个(大概 10 亿)签名,那么匹配上每个块的结果最多有 2^(34-16)=262144 个候选结果 (假设数据是均匀分布, 16 位的数据,产生的像限为 2^16 个,则平均每个像限分布的文档数则 2^34/2^16 = 2^(34-16)) ,四个块返回的总结果数为 4* 262144 (大概 100 万)。原本需要比较 10 亿次,经过索引,大概就只需要处理 100 万次了。由此可见,确实大大减少了计算量。 

Java 代码实现:

 

package simhash;
/**
 * Function: simHash 判断文本相似度,该示例程支持中文<br/>
 * date: 2013-8-6 上午1:11:48 <br/>
 * @author june
 * @version 0.1
 */
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;

 
public class SimHash {
 
    private String tokens;
 
    private BigInteger intSimHash;
 
    private String strSimHash;
 
    private int hashbits = 64;
 
    public SimHash(String tokens) throws IOException {
        this.tokens = tokens;
        this.intSimHash = this.simHash();
    }
 
    public SimHash(String tokens, int hashbits) throws IOException {
        this.tokens = tokens;
        this.hashbits = hashbits;
        this.intSimHash = this.simHash();
    }
 
    HashMap<String, Integer> wordMap = new HashMap<String, Integer>();
 
    public BigInteger simHash() throws IOException {
        // 定义特征向量/数组
        int[] v = new int[this.hashbits];
        // 英文分词
        // StringTokenizer stringTokens = new StringTokenizer(this.tokens);
        // while (stringTokens.hasMoreTokens()) {
        // String temp = stringTokens.nextToken();
        // }
        // 1、中文分词,分词器采用 IKAnalyzer3.2.8 ,仅供演示使用,新版 API 已变化。
        StringReader reader = new StringReader(this.tokens);
        // 当为true时,分词器进行最大词长切分
        IKSegmenter ik = new IKSegmenter(reader, true);
        Lexeme lexeme = null;
        String word = null;
        String temp = null;
        while ((lexeme = ik.next()) != null) {
            word = lexeme.getLexemeText();
            // 注意停用词会被干掉
            //System.out.println(word);
            // 2、将每一个分词hash为一组固定长度的数列.比如 64bit 的一个整数.
            BigInteger t = this.hash(word);
            for (int i = 0; i < this.hashbits; i++) {
                BigInteger bitmask = new BigInteger("1").shiftLeft(i);
                // 3、建立一个长度为64的整数数组(假设要生成64位的数字指纹,也可以是其它数字),
                // 对每一个分词hash后的数列进行判断,如果是1000...1,那么数组的第一位和末尾一位加1,
                // 中间的62位减一,也就是说,逢1加1,逢0减1.一直到把所有的分词hash数列全部判断完毕.
                if (t.and(bitmask).signum() != 0) {
                    // 这里是计算整个文档的所有特征的向量和
                    // 这里实际使用中需要 +- 权重,比如词频,而不是简单的 +1/-1,
                    v[i] += 1;
                } else {
                    v[i] -= 1;
                }
            }
        }
 
        BigInteger fingerprint = new BigInteger("0");
        StringBuffer simHashBuffer = new StringBuffer();
        for (int i = 0; i < this.hashbits; i++) {
            // 4、最后对数组进行判断,大于0的记为1,小于等于0的记为0,得到一个 64bit 的数字指纹/签名.
            if (v[i] >= 0) {
                fingerprint = fingerprint.add(new BigInteger("1").shiftLeft(i));
                simHashBuffer.append("1");
            } else {
                simHashBuffer.append("0");
            }
        }
        this.strSimHash = simHashBuffer.toString();
        System.out.println(this.strSimHash + " length " + this.strSimHash.length());
        return fingerprint;
    }
 
    private BigInteger hash(String source) {
        if (source == null || source.length() == 0) {
            return new BigInteger("0");
        } else {
            char[] sourceArray = source.toCharArray();
            BigInteger x = BigInteger.valueOf(((long) sourceArray[0]) << 7);
            BigInteger m = new BigInteger("1000003");
            BigInteger mask = new BigInteger("2").pow(this.hashbits).subtract(new BigInteger("1"));
            for (char item : sourceArray) {
                BigInteger temp = BigInteger.valueOf((long) item);
                x = x.multiply(m).xor(temp).and(mask);
            }
            x = x.xor(new BigInteger(String.valueOf(source.length())));
            if (x.equals(new BigInteger("-1"))) {
                x = new BigInteger("-2");
            }
            return x;
        }
    }
 
    public int hammingDistance(SimHash other) {
 
        BigInteger x = this.intSimHash.xor(other.intSimHash);
        int tot = 0;
 
        // 统计x中二进制位数为1的个数
        // 我们想想,一个二进制数减去1,那么,从最后那个1(包括那个1)后面的数字全都反了,
        // 对吧,然后,n&(n-1)就相当于把后面的数字清0,
        // 我们看n能做多少次这样的操作就OK了。
 
        while (x.signum() != 0) {
            tot += 1;
            x = x.and(x.subtract(new BigInteger("1")));
        }
        return tot;
    }
 
    public int getDistance(String str1, String str2) {
        int distance;
        if (str1.length() != str2.length()) {
            distance = -1;
        } else {
            distance = 0;
            for (int i = 0; i < str1.length(); i++) {
                if (str1.charAt(i) != str2.charAt(i)) {
                    distance++;
                }
            }
        }
        return distance;
    }
 
    public List subByDistance(SimHash simHash, int distance) {
        // 分成几组来检查
        int numEach = this.hashbits / (distance + 1);
        List characters = new ArrayList();
 
        StringBuffer buffer = new StringBuffer();
 
        int k = 0;
        //for (int i = 0; i < this.intSimHash.bitLength(); i++) {
        for (int i = 0; i < 64; i++) {
            // 当且仅当设置了指定的位时,返回 true
            boolean sr = simHash.intSimHash.testBit(i);
 
            if (sr) {
                buffer.append("1");
            } else {
                buffer.append("0");
            }
 
            if ((i + 1) % numEach == 0) {
                // 将二进制转为BigInteger
                BigInteger eachValue = new BigInteger(buffer.toString(), 2);
                System.out.println("----" + eachValue);
                buffer.delete(0, buffer.length());
                characters.add(eachValue);
            }
        }
        return characters;
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    	long startTime=System.currentTimeMillis(); 
    	List<CourtData> datalist = new LinkedList<CourtData>();
		datalist = DbHelp.sourcedataseg(352835,352934);
		for(CourtData d1: datalist){
			String s1 = d1.content;
			SimHash hash1 = new SimHash(s1, 64);
			//List characters1 = new ArrayList();
			//List characters2 = new ArrayList();
			//characters1 = hash1.subByDistance(hash1, 3);
			for(CourtData d2: datalist){
				if(d1.id != d2.id ){
					String s2 = d2.content;
					SimHash hash2 = new SimHash(s2, 64);
					//characters2 = hash2.subByDistance(hash2, 3);
					//if((characters1.get(0)).equals(characters2.get(0)) || (characters1.get(1)).equals(characters2.get(1)) ||(characters1.get(2)).equals(characters2.get(2)) ||(characters1.get(3)).equals(characters2.get(3))){
						int dishm = hash1.hammingDistance(hash2);
						if(dishm <= 5){
							System.out.println("d1.id:" + d1.id + " d2.id:" + d2.id + " dishm:" + dishm);
						}
					//}	        
				}
			}
		}
		long endTime=System.currentTimeMillis(); 
		System.out.println("运行时间:"+ (float)(endTime - startTime)/1000 + "s");
    }
}

 

python代码实现

#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
class simhash:
   
    #构造函数
    def __init__(self, tokens='', hashbits=128):       
        self.hashbits = hashbits
        self.hash = self.simhash(tokens);
   
    #toString函数   
    def __str__(self):
        return str(self.hash)
   
    #生成simhash值   
    def simhash(self, tokens):
        v = [0] * self.hashbits
        for t in [self._string_hash(x) for x in tokens]: #t为token的普通hash值          
            for i in range(self.hashbits):
                bitmask = 1 << i
                if t & bitmask :
                    v[i] += 1 #查看当前bit位是否为1,是的话将该位+1
                else:
                    v[i] -= 1 #否则的话,该位-1
        fingerprint = 0
        for i in range(self.hashbits):
            if v[i] >= 0:
                fingerprint += 1 << i
        return fingerprint #整个文档的fingerprint为最终各个位>=0的和
   
    #求海明距离
    def hamming_distance(self, other):
        x = (self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1)
        tot = 0;
        while x :
            tot += 1
            x &= x - 1
        return tot
   
    #求相似度
    def similarity (self, other):
        a = float(self.hash)
        b = float(other.hash)
        if a > b : return b / a
        else: return a / b
   
    #针对source生成hash值   (一个可变长度版本的Python的内置散列)
    def _string_hash(self, source):       
        if source == "":
            return 0
        else:
            x = ord(source[0]) << 7
            m = 1000003
            mask = 2 ** self.hashbits - 1
            for c in source:
                x = ((x * m) ^ ord(c)) & mask
            x ^= len(source)
            if x == -1:
                x = -2
            return x
            
if __name__ == '__main__':
    s = 'This is a test string for testing'
    hash1 = simhash(s.split())
   
    s = 'This is a test string for testing also'
    hash2 = simhash(s.split())
   
    s = 'nai nai ge xiong cao'
    hash3 = simhash(s.split())
   
    print(hash1.hamming_distance(hash2) , "   " , hash1.similarity(hash2))
    print(hash1.hamming_distance(hash3) , "   " , hash1.similarity(hash3))

参考网址: 

          1. http://www.lanceyan.com/tag/simhash

          2.http://blog.csdn.net/heiyeshuwu/article/details/44117473

          3.http://www.cnblogs.com/chenying99/p/3830728.html

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