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用 Python 检测两个文本文件的相似性的几种方法
检测两个文本文件的相似性是一个常见的任务，可以用于文本去重、抄袭检测等场景。Python 提供了多种方法来实现这一功能，包括基于字符串匹配、词频统计和机器学习的方法。以下是几种常用的方法及其实现。
1. 基于字符串匹配的方法
1.1 Levenshtein 距离
原理：计算两个字符串之间的编辑距离（插入、删除、替换操作的次数）。
优点：简单直观。
缺点：计算复杂度较高，不适合长文本。
import Levenshtein
def similarity_levenshtein(text1, text2):
distance = Levenshtein.distance(text1, text2)
max_len = max(len(text1), len(text2))
return 1 - (distance / max_len)
# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:
text1 = f1.read()
text2 = f2.read()
similarity = similarity_levenshtein(text1, text2)
print(f"Similarity (Levenshtein): {similarity:.2f}")1.2 Jaccard 相似度
原理：计算两个集合的交集与并集的比值。
优点：适合处理短文本或单词级别的相似性。
缺点：忽略词序和语义。
案例1：
def similarity_jaccard(text1, text2):
set1 = set(text1.split())
set2 = set(text2.split())
intersection = set1.intersection(set2)
union = set1.union(set2)
return len(intersection) / len(union)
# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:
text1 = f1.read()
text2 = f2.read()
similarity = similarity_jaccard(text1, text2)
print(f"Similarity (Jaccard): {similarity:.2f}")案例2：
Jaccard 相似度通过比较两个集合的交集与并集的比例来衡量相似性。对于文本，可以将文本中的词看作集合元素。下面两种方法分别从不同的角度衡量了文本的相似性，可以根据实际需求选择合适的方法。记得将 file1.txt 和 file2.txt 替换为你实际要比较的文件路径。
import Levenshtein
def compare_text_files_edit_distance(file1_path, file2_path):
try:
with open(file1_path, 'r', encoding='utf-8') as file1:
text1 = file1.read()
with open(file2_path, 'r', encoding='utf-8') as file2:
text2 = file2.read()
distance = Levenshtein.distance(text1, text2)
max_length = max(len(text1), len(text2))
similarity = 1 - (distance / max_length)
return similarity
except FileNotFoundError:
print("错误: 文件未找到!")
except Exception as e:
print(f"错误: 发生了一个未知错误: {e}")
return None
if __name__ == "__main__":
file1_path = 'file1.txt'
file2_path = 'file2.txt'
similarity = compare_text_files_edit_distance(file1_path, file2_path)
if similarity is not None:
print(f"两个文件基于编辑距离的相似度为: {similarity:.2f}")
2. 基于词频统计的方法
2.1 余弦相似度
原理：将文本表示为词频向量，计算向量之间的余弦相似度。
优点：适合处理长文本，考虑词频信息。
缺点：忽略词序和语义。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def similarity_cosine(text1, text2):
vectorizer = CountVectorizer().fit_transform([text1, text2])
vectors = vectorizer.toarray()
return cosine_similarity([vectors[0]], [vectors[1]])[0][0]
# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:
text1 = f1.read()
text2 = f2.read()
similarity = similarity_cosine(text1, text2)
print(f"Similarity (Cosine): {similarity:.2f}")2.2 TF-IDF 相似度
原理：将文本表示为 TF-IDF 向量，计算向量之间的余弦相似度。
优点：考虑词的重要性，适合处理长文本。
缺点：忽略词序和语义。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def similarity_tfidf(text1, text2):
vectorizer = TfidfVectorizer().fit_transform([text1, text2])
vectors = vectorizer.toarray()
return cosine_similarity([vectors[0]], [vectors[1]])[0][0]
# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:
text1 = f1.read()
text2 = f2.read()
similarity = similarity_tfidf(text1, text2)
print(f"Similarity (TF-IDF): {similarity:.2f}")3. 基于语义的方法
3.1 Word2Vec + 余弦相似度
原理：将文本表示为词向量的平均值，计算向量之间的余弦相似度。
优点：考虑语义信息。
缺点：需要预训练的词向量模型。
from gensim.models import KeyedVectors
import numpy as np
# 加载预训练的词向量模型
word2vec_model = KeyedVectors.load_word2vec_format("path/to/word2vec.bin", binary=True)
def text_to_vector(text):
words = text.split()
vectors = [word2vec_model[word] for word in words if word in word2vec_model]
return np.mean(vectors, axis=0) if vectors else np.zeros(word2vec_model.vector_size)
def similarity_word2vec(text1, text2):
vec1 = text_to_vector(text1)
vec2 = text_to_vector(text2)
return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:
text1 = f1.read()
text2 = f2.read()
similarity = similarity_word2vec(text1, text2)
print(f"Similarity (Word2Vec): {similarity:.2f}")3.2 BERT + 余弦相似度
原理：使用预训练的 BERT 模型将文本表示为向量，计算向量之间的余弦相似度。
优点：考虑上下文语义信息。
缺点：计算复杂度高，需要 GPU 加速。
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import numpy as np
# 加载预训练的 BERT 模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
def text_to_bert_vector(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True)
outputs = model(**inputs)
return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
def similarity_bert(text1, text2):
vec1 = text_to_bert_vector(text1)
vec2 = text_to_bert_vector(text2)
return np.dot(vec1, vec2.T) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:
text1 = f1.read()
text2 = f2.read()
similarity = similarity_bert(text1, text2)
print(f"Similarity (BERT): {similarity:.2f}")4. 总结
根据需求选择合适的方法：
- 如果需要快速计算短文本的相似性，可以使用 Levenshtein 距离 或 Jaccard 相似度。
- 如果需要处理长文本并考虑词频信息，可以使用 余弦相似度 或 TF-IDF 相似度。
- 如果需要考虑语义信息，可以使用 Word2Vec 或 BERT。