基于Low-IDF-SIG的句子重复检测

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改进TF-IDF结合余弦定理计算中文语句相似度

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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【国家自然科学基金】_web内容挖掘_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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java文本重复度算法 -回复

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

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

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。

函数级别的复用开源代码检测方法

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查重句式

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

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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了一种快速有效的句子级别的特征抽取方法一一Ｌｗ－ＤＦＳｇ算法，法依据选定的先行词从句子中抽取出改进ｏＩ —ｉ算
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基于Ｌｗ—ＤＦＳＧ的句子重复检测０Ｉ —Ｉ
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（旦大学计算机科学与技术学院，海２１０）复上０２３摘要：随着互联网上数据的爆炸式增长，联网上产生了大量的重复数据。这些重复数据给搜索引擎、点挖掘互观等许多Ｗｅｂ应用带来了严峻的问题。目前绝大部分的重复检测的算法均着重考虑文档级别，能有效地检测出不两个文档中只有一部分互为拷贝的情况。而句子级别的重复检测正是解决这类问题的一个必要步骤。该文提出
第２５卷第１期２１０１年１月
中文信息学报
ＪＵＲＮＡＩ０ＯＦＣＨＩＮＥＳＮＦＥＩＯＲＭＡＴＩｏＮＰＲｏＣＥＳＩＳＮＧ
Ｖｏ１２．５，Ｎｏ１．
Ｊｎ，２１ａ．０１
文章编号：１０ —０７２１）１０２ — ６０３０７（０１０ — １３０
任务的效率和精度。关键词：近似重复检测；征抽取；ｗＤＦＳＧ特ＬｏＩ－Ｉ中图分类号：ＴＰ３１９文献标识码：Ａ
ＳｎｅｃｅｒＤｕｌｃｔｔｃｉｎＢａｅｎＬｏＩＦＳＧｅｔｎｅＮａ－ｐｉａｅＤｅｅｔｏｓｄｏｗ－Ｄ－ＩＹＵａｍｉＨｏｎ，ＺＨＡＮＧｅＨＡＮＧ，ＨＵＡＮＧＸｕｎｉｇＹｕ，ＺＱｉａｊｎ
Ｋｅｒｓ：ＮｅｒＤｕｉａｅｄｅｅｔｏｙｗｏｄａ — ｐｌｃｔｔｃｉｎ；ｆａｕｒｘｒｃｉｅｔｅｅｔａｔｏｎ；Ｌｏｗ～ＤＦ－ＧＩＳＩ