xiangshi 2.4.0

中文文本相似度计算器 - 相识

相识(Xiangshi)

中文文本相似度计算器

相识是一款专门为中文打造的文本相似度计算器。这是唯一也是最好的中文文本相似度计算器

相识的优势有：

• 专攻中文文本相似度比较
• 使用余弦计算，Simhash和Minhash两种算法
• 100%Python语言
• 自动TFIDF过滤
• 可以单独计算TF和IDF
• 支持List和File两种类型
• 支持多个文件相似度比较
• 高效、迅速
• 安装容易
• 100%开源
• 长期维护和更新

下载与安装

Pip安装：

$ pip3 install xiangshi

国内较慢的话可以使用清华镜像：

$ pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xiangshi

版本v2.1.1~v2.3.0来了！

• v2.1.1: 支持只有TF的加权
• v2.1.2：Minhash加权选定用Quantization-Based来实现
• v2.1.3: Minhash由set转为dict，与v1.0.1原因一样
• v2.2.0：
  • Minhash加权成功
  • 使用Quantization-Based算法
  • 具体用Multiset实现
• v2.2.1：初步使用Logging，所有运算记录均保存在xiangshi.log
• v2.2.2: 增加Changelog.md
• v2.3.0: 相识工具版(XiangshiTool)将要发布
• v2.4.0: 相识极速版(XiangshiFast)并入相识

使用方法

计算文本相似度

余弦相似度

import xiangshi as xs
xs.cossim(Input1, Input2)

Simhash & Minhash 相似度

import xiangshi as xs
# Simhash
xs.simhash(Input1, Input2)
# Minhash
xs.minhash(Input1, Input2)

• 计算文本相似度时自动由TFIDF过滤
• Input1 - 第一个输入值，可以是文件的地址或是一个列表
• Input2 - 第二个输入值，可以是文件的地址或是一个列表

计算TF，IDF，TFIDF

import xiangshi as xs
xs.GetTF(Input)
xs.GetIDF(Input)
xs.GetTFIDF（Input)

其他函数

import xiangshi as xs
xs.input2list(Input) #分词
xs.dict2file(dict) #Dict到File
xs.SortDict(dict) #Dict排序
xs.HashString(str) #哈希Str

修改默认函数

import xiangshi as xs
xs.TFIDF = True 
#是否使用TFIDF，True是使用TFIDF，False是只是用TF。默认值为True
xs.UseLog = True
#计算TFIDF时是否使用log，True是使用，False是不使用。默认值为True
xs.FileDir = ""
#计算IDF时其他文件的目录。默认值为""
xs.InputTarget = 0
#输入列表时指定计算的目标。默认值为1
xs.feature = 64
#计算Simhash时取前多少的TFIDF值。默认值为64
xs.HashNums = 16
#计算Minhash时算出多少个哈希值。默认值为16
xs.prime = 4294967311
#计算Minhash时的最大哈希。默认值为4294967311

计算文本相似度的Input类型

目前相识支持两种类型 - 文件和列表 文件：

data/
  |_test1.txt
  |_test2.txt
  |_test3 ~ 10.txt

列表（功能尚不完善）：

data = [
  test1.txt
  test2.txt
  test3 ~ 10.txt
]

其他链接：

• English Version of README.md: https://github.com/kiwirafe/xiangshi/blob/master/README(Eng).md
• Change Log（没事就看一看） https://github.com/kiwirafe/xiangshi/blob/master/Changelog.md
• Pypi: https://pypi.org/project/xiangshi/
• Github: https://github.com/kiwirafe/xiangshi
• 相识极速版(XiangshiFast): https://pypi.org/project/XiangshiFast/
• 下载数量: https://pepy.tech/project/xiangshi
• Gitee（中国开源）: https://gitee.com/kiwirafe/xiangshi
• 清华镜像链接: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/xiangshi/

相识寓意

与君初相识， 犹如故人归。 天涯明月新， 朝暮最相思。

MIT License

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