Teknologi AI digunakan untuk perbandingan dokumen

Faedah perbandingan dokumen melalui AI ialah keupayaannya untuk mengesan dan membandingkan secara automatik perubahan dan perbezaan antara dokumen, menjimatkan masa dan tenaga kerja serta mengurangkan risiko kesilapan manusia. Selain itu, AI boleh memproses sejumlah besar data teks, meningkatkan kecekapan dan ketepatan pemprosesan, serta boleh membandingkan versi dokumen yang berbeza untuk membantu pengguna mencari versi terkini dan kandungan yang diubah dengan cepat.

Perbandingan dokumen AI biasanya merangkumi dua langkah utama: prapemprosesan teks dan perbandingan teks. Pertama, teks perlu dipraproses untuk menukarnya ke dalam bentuk yang boleh diproses komputer. Kemudian, perbezaan antara teks ditentukan dengan membandingkan persamaannya. Berikut akan mengambil perbandingan dua fail teks sebagai contoh untuk memperkenalkan proses ini secara terperinci.

Prapemprosesan teks

Pertama, kita perlu praproses teks. Ini termasuk operasi seperti pembahagian perkataan, hentikan penyingkiran perkataan dan stemming supaya komputer boleh memproses teks. Dalam contoh ini, kita boleh menggunakan perpustakaan NLTK dalam Python untuk prapemprosesan. Berikut ialah contoh kod mudah: ```python import nltk daripada kata henti import nltk.corpus daripada nltk.stem import PorterStemmer daripada nltk.tokenize import word_tokenize # Muat turun sumber hentian dan stemmer nltk.download('stopwords') nltk.download('punkt') # Takrifkan kata henti dan stemmer stop_words = set(stopwords.words('english')) stemmer = PorterStemmer() # tentukan teks text = "Ini adalah contoh ayat. Kita perlu memprosesnya terlebih dahulu." # participle token = word_tokenize(teks) # Keluarkan perkataan henti dan stemming filtered_text = [stemmer.stem(perkataan) untuk perkataan dalam

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

Mengira persamaan

Seterusnya, kita perlu mengira persamaan antara dua teks. Kaedah yang biasa digunakan termasuk persamaan kosinus, persamaan Jaccard, dsb. Dalam contoh ini, kita akan menggunakan persamaan kosinus untuk membandingkan persamaan dua teks. Berikut ialah contoh kod untuk mengira persamaan kosinus:

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

Kini, kita boleh menggabungkan dua fungsi di atas untuk menulis program perbandingan teks yang lengkap. Berikut ialah contoh kod:

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)

Dengan kod di atas, kita boleh membaca kandungan dua fail teks dan mengira persamaan antara mereka.

Perlu diingatkan bahawa program di atas hanyalah contoh mudah Aplikasi praktikal mungkin memerlukan kaedah prapemprosesan dan perbandingan teks yang lebih kompleks, serta keupayaan untuk memproses sejumlah besar fail teks. Di samping itu, disebabkan kerumitan teks, perbandingan teks tidak selalu menggambarkan perbezaan teks dengan tepat, jadi ujian dan pengesahan yang mencukupi diperlukan dalam aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi AI digunakan untuk perbandingan dokumen. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!