示例工程【免费下载链接】python-mini-projectsA collection of simple python mini projects to enhance your python skills项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-mini-projects点击查看免费下载导读本篇文章围绕 python-mini-projects 仓库中的 Plagarism_checker 项目完整讲解一个基于 scikit-learn 的文本抄袭检测脚本它通过 TF-IDF 向量化与余弦相似度计算自动比对同一目录下任意两个.txt文件的内容相似程度。读完本文你将掌握该脚本的依赖安装、运行方式、逐行代码原理以及如何用仓库自带的示例文本复现输出并据此设定抄袭判定阈值。项目定位用机器学习做文本相似度检测Plagarism_checker 是仓库中一个典型的小而精机器学习应用示例。官方 README 对其功能定位只有一句话Python script for checking the amount of similarity between two (or more) text files.即计算两个或多个文本文件之间的相似度数值。它不依赖任何外部 API 或在线服务完全离线运行核心逻辑全部封装在一个约 35 行的脚本 plag.py 中。它的适用场景非常明确当手头有一批纯文本.txt文档例如学生的作文、报告摘要、作业片段需要快速量化哪些文档之间内容高度雷同时把文件丢进脚本所在目录运行一条命令即可得到两两配对的相似度分数。核心技术原理TF-IDF 余弦相似度脚本选用了机器学习中最经典、最轻量的文本相似度方案全部来自 scikit-learn组件来源作用TfidfVectorizersklearn.feature_extraction.text将原始文本转换为 TF-IDF 数值向量矩阵cosine_similaritysklearn.metrics.pairwise计算两个向量之间的余弦相似度其数学含义可以这样理解TF-IDF词频-逆文档频率既统计一个词在文档中出现的次数词频又根据该词在整个语料中出现的文档数对其降权逆文档频率。像 the、is 这类几乎每篇文档都有的常见词会被大幅压低权重而真正能区分文档的专属词汇会获得更高权重。TfidfVectorizer().fit_transform(Text)一步完成训练并转换toarray()再把稀疏矩阵展开为可直接计算的稠密数组。余弦相似度把每篇文档视为高维向量空间中的一个点用两个向量夹角的余弦值衡量方向上的接近程度。取值恒在[0, 1]区间——越接近 1 表示方向越一致内容越相似接近 0 表示几乎不相关。从源码结构看脚本用两个极简的函数封装了上述两个步骤plag.pydef vectorize(Text): return TfidfVectorizer().fit_transform(Text).toarray() def similarity(doc1, doc2): return cosine_similarity([doc1, doc2])环境准备安装 scikit-learn按照 README 的 Prerequisites 章节唯一必需的三方依赖是 scikit-learn一条命令即可安装$ pip install -U scikit-learn-U表示升级到当前环境可用的最新版本安装后可通过python -c import sklearn; print(sklearn.__version__)验证是否成功。该脚本基于 Python 标准库os与 scikit-learn 编写无需其他第三方包。仓库根目录的 requirementsALL.txt 汇总了整个仓库所有项目的依赖其中同样包含 scikit-learn可作为批量安装的参考。运行方式与目录约定运行前有一个关键前提README 并未明说但源码第 2 行注释写得很清楚Make sure all the .txt files that need to be checked are in the same directory as the script即所有待检测的.txt文件必须与脚本放在同一目录下。因为脚本第 7 行使用os.listdir()列出当前工作目录下的全部文件并筛选出以.txt结尾的作为检测对象user_files [doc for doc in os.listdir() if doc.endswith(.txt)] user_notes [open(_file, encodingutf-8).read() for _file in user_files]随后以 UTF-8 编码读取每个文件的内容存入user_notes列表。这意味着中文等非 ASCII 文本也能正常处理只要文件是 UTF-8 编码。进入 projects/Plagarism_checker 目录后按 README 给出的命令直接运行即可$ python plag.py核心算法逐段拆解1. 数据准备与向量化vectors vectorize(user_notes) s_vectors list(zip(user_files, vectors))vectorize一次性把全部文档转成向量矩阵随后用zip把文件名与该文件的向量一一配对打包成元组列表s_vectors作为后续两两比较的数据源。2. 成对比较与去重plagiarism_results set() def check_plagiarism(): global s_vectors for student_a, text_vector_a in s_vectors: new_vectors s_vectors.copy() current_index new_vectors.index((student_a, text_vector_a)) del new_vectors[current_index] for student_b, text_vector_b in new_vectors: sim_score similarity(text_vector_a, text_vector_b)[0][1] student_pair sorted((student_a, student_b)) score (student_pair[0], student_pair[1], sim_score) plagiarism_results.add(score) return plagiarism_results这段代码的逻辑值得仔细阅读外层循环遍历每一份文档student_a先从s_vectors副本中移除自身del new_vectors[current_index]避免自己与自己比较内层循环拿student_a与剩余每份文档student_b计算相似度cosine_similarity(...)[0][1]取出 2×2 相似度矩阵右上角那个代表两文档相似度的标量sorted((student_a, student_b))将文件对按名称排序再存入set()集合。之所以用set()去重是因为外层循环会让每一对文档被比较两次A vs B和B vs A。通过排序 集合去重最终每对文档只保留一条记录输出格式为(文件名1, 文件名2, 相似度分数)。3. 输出结果for data in check_plagiarism(): print(data)遍历集合把每个配对三元组逐行打印。由于set是无序的多次运行的输出顺序可能不同但配对与分数恒定。用仓库自带样本复现结果仓库在 projects/Plagarism_checker 目录下提供了三份示例文本text1.txttext2.txttext3.txt三份文本主题相同——都围绕自然Nature展开论述如自然对人类生存的供养、资源消耗与污染问题、保护自然的必要性但措辞与行文结构各有差异非常适合用来观察相似度数值的分布。在安装 scikit-learn 后于该目录运行python plag.py得到的实测输出为(text2.txt, text3.txt, 0.6440346657852444) (text1.txt, text3.txt, 0.6495130978669791) (text1.txt, text2.txt, 0.6241443762402261)三对文件的相似度都落在0.62 ~ 0.65之间。这个结果非常直观地说明了该方案的特性基于词汇共现的相似度对同主题、不同写法的文本也会给出中等偏高的分数——因为三篇都大量使用 nature、life、resources、pollution 等高频主题词。它衡量的是用词与内容的接近程度而不是是否存在逐句复制的直接抄袭。因此在实际使用中需要结合业务自行设定阈值例如相似度 0.8高度疑似直接抄袭建议人工复核0.6 ~ 0.8存在明显的内容重叠需进一步检查段落级重合 0.5通常视为正常范围内的同主题写作。需要强调的是阈值完全是使用方根据数据分布自定义的脚本本身不做任何是否抄袭的结论性判断只输出客观的相似度分数。脚本的局限与可改进方向基于源码实现可以从代码结构推断出以下几点已知局限供读者在复用或二次开发时参考只能处理.txtos.listdir()配合endswith(.txt)硬编码了文件类型.md、.docx、.pdf等格式需要先转换或自行扩展筛选逻辑读取容错有限open(_file, encodingutf-8)对非 UTF-8 编码文件会直接抛异常脚本没有try/except兜底全局s_vectors的使用check_plagiarism()依赖global s_vectors函数与全局状态耦合工程化时可将s_vectors作为参数传入更利于测试与复用未提供相似度阈值过滤所有配对无论分数高低都会输出文档数量较多时输出行数会随C(n, 2)组合数增长可考虑只打印超过阈值的配对原始词袋粒度TF-IDF 默认按空格分词对中文文本缺乏中文分词支持例如中文文档中每个词会被按字符或空格切分处理中文语料时可引入 jieba 分词后自定义TfidfVectorizer的tokenizer参数。小结一份可直接上手的 NLP 入门样本Plagarism_checker 用不到 40 行代码完整演示了文本读取 → TF-IDF 向量化 → 成对余弦相似度 → 去重输出这一条经典的文本相似度流水线是学习 scikit-learn 文本特征提取与成对比较的理想入门案例。相关文件均位于 projects/Plagarism_checker 目录下你可以对照 plag.py 源码、README.md 说明以及 text1.txt、text2.txt、text3.txt 三份样本逐行验证本文所述逻辑并在此基础上按需扩展文件格式支持、阈值过滤与中文分词能力。赞分享示例工程【免费下载链接】python-mini-projectsA collection of simple python mini projects to enhance your python skills项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-mini-projects点击查看免费下载相关推荐ConvNeXt特征图相似性度量余弦相似度矩阵ConvNeXt特征图相似性度量余弦相似度矩阵 引言 在计算机视觉Computer Vision领域卷积神经网络Convolutional Neura人工智能计算机视觉深度学习预训练微调Multi-Agent Orchestrator 的 Agent Overlap Analysis用 TF-IDF 与余弦相似度量化 Agent 职责边界Multi Agent Orchestrator 的 Agent Overlap Analysis用 TF IDF 与余弦相似度量化 Agent 职责边界 AAI Agent多智能体Agent 框架后端终极优化ChatGLM3-6B模型量化技术节省显存实战教程终极优化ChatGLM3 6B模型量化技术节省显存实战教程 你是否在为ChatGLM3 6B大语言模型部署时的显存占用而烦恼想要在有限的GPU资源上运行这个创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考