AI による文書比較の利点は、文書間の変更や差異を自動的に検出して迅速に比較できるため、時間と労力を節約し、人的ミスのリスクを軽減できることです。さらに、AI は大量のテキスト データを処理し、処理の効率と精度を向上させることができ、異なるバージョンのドキュメントを比較して、ユーザーが最新バージョンや変更されたコンテンツをすばやく見つけることができるようにします。
AI ドキュメントの比較には、通常、テキストの前処理とテキストの比較という 2 つの主要なステップが含まれます。まず、テキストをコンピュータで処理可能な形式に変換するために前処理する必要があります。次に、テキスト間の類似性を比較することによって、テキスト間の差異が判断されます。以下では、2 つのテキスト ファイルの比較を例として、このプロセスを詳しく紹介します。
まず、テキストを前処理する必要があります。これには、コンピューターがテキストを処理できるようにするための、単語の分割、ストップワードの削除、ステミングなどの操作が含まれます。この例では、前処理に Python の NLTK ライブラリを使用できます。簡単なコード例を次に示します。 「」パイソン nltkをインポート nltk.corpus からストップワードをインポート nltk.stem から PorterStemmer をインポート nltk.tokenize から word_tokenize をインポート # ストップワードとステマーのリソースをダウンロードする nltk.download('ストップワード') nltk.download('punkt') # ストップワードとステマーを定義する stop_words = set(stopwords.words('english')) ステマー = PorterStemmer() # テキストを定義する text = "これは例文です。前処理する必要があります。" # 分詞 トークン = word_tokenize(テキスト) # ストップワードとステミングを削除する filtered_text = [stemmer.stem(word) for word in
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
def preprocess(text):
# 分词
tokens = word_tokenize(text.lower())
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
# 词干提取
porter = PorterStemmer()
stemmed_tokens = [porter.stem(token) for token in filtered_tokens]
# 返回处理后的文本
return stemmed_tokens次に、2 つの間の差異を計算する必要があります。間のテキストの類似性。一般的に使用される方法には、コサイン類似度、Jaccard 類似度などが含まれます。この例では、コサイン類似度を使用して 2 つのテキストの類似性を比較します。以下は、コサイン類似度を計算するコード例です。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def compare(text1, text2):
# 对文本进行预处理
processed_text1 = preprocess(text1)
processed_text2 = preprocess(text2)
# 将文本转化为TF-IDF向量
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform([text1, text2])
#计算文本间的余弦相似度
similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1])[0][0]
# 返回相似度
return similarityここで、上記の 2 つの関数を組み合わせて、完全なテキスト比較プログラムを作成できます。以下にコード例を示します。
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def preprocess(text):
# 分词
tokens = word_tokenize(text.lower())
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
# 词干提取
porter = PorterStemmer()
stemmed_tokens = [porter.stem(token) for token in filtered_tokens]
# 返回处理后的文本
return stemmed_tokens
def compare(text1, text2):
# 对文本进行预处理
processed_text1 = preprocess(text1)
processed_text2 = preprocess(text2)
# 将文本转化为TF-IDF向量
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform([text1, text2])
# 计算文本间的余弦相似度
similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1])[0][0]
# 返回相似度
return similarity
if __name__ == '__main__':
# 读取文件内容
with open('file1.txt', 'r') as f1:
text1 = f1.read()
with open('file2.txt', 'r') as f2:
text2 = f2.read()
# 对比两个文件的文本相似度
similarity = compare(text1, text2)
print('The similarity between the two files is: ', similarity)上記のコードを使用すると、2 つのテキスト ファイルの内容を読み取り、それらの類似性を計算できます。
上記のプログラムは単なる例であることに注意してください。実際のアプリケーションでは、より複雑なテキストの前処理と比較方法、および大量のテキスト ファイルを処理する機能が必要になる場合があります。 。さらに、テキストの複雑さにより、テキストの比較はテキストの違いを必ずしも正確に反映するとは限らないため、実際のアプリケーションでは十分なテストと検証が必要です。
以上がAI技術を文書比較に応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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