Шингл (shingle) — это небольшой фрагмент текста, который используется в алгоритме шинглов для анализа и сравнения текстовых документов. Шингл представляет собой последовательность слов, символов или байтов, которая служит для описания содержимого текста.
Алгоритм шинглов (shingles — чешуйки) является методом для сравнения и анализа текстовых документов. Он используется для выявления сходства между документами на основе их содержимого, игнорируя порядок слов.
Шаг шингла (shingle step) — это параметр, определяющий смещение или перекрытие между последовательными чешуйками при разбиении текста. Он определяет количество слов, символов или байтов, на которое перемещается окно разбиения при создании шинглов текста.
Для чего используются шинглы?
Шинглы используются для создания хэш-значений или идентификаторов, которые позволяют сравнивать и анализировать текстовые документы. При анализе текста с использованием алгоритма шинглов, документы разбиваются на чешуйки, которые затем сравниваются между собой для определения сходства или различия.
Например, если у нас есть два текстовых документа: «Домашняя скаковая рыжая лошадь» и «Рыжая лошадь мустанг», и мы используем шинглы размером 2, то шинглы слов для первого документа будут: «Домашняя скаковая», «скаковая рыжая», «рыжая лошадь», а для второго документа: «Рыжая лошадь», «лошадь мустанг». После этого мы можем сравнить их и определить, насколько эти два документа схожи.
Шинглы являются основными строительными блоками алгоритма шинглов и позволяют представить текстовые документы в виде структурированной последовательности фрагментов для дальнейшего сравнения и анализа.
Этапы прохождения текста при сравнении
В процессе сравнения, текст проходит следующие этапы:
- канонизация текста;
- разбиение на шинглы;
- вычисление хэшей шинглов;
- случайная выборка 84 значений контрольных сумм;
- сравнение и определение результата.
Канонизация текста
Канонизация текста является первым этапом алгоритма шингла и представляет собой процесс приведения исходного текста к нормализованному виду. Целью канонизации является устранение различий, которые могут возникнуть из-за форматирования, пунктуации, регистра символов и других несущественных факторов, чтобы обеспечить однородное представление текста перед его дальнейшей обработкой.
Шаги метода шингла, которые могут включать в себя процесс канонизации текста:
- Удаление пробелов. Изначально все пробелы между словами и предложениями могут быть удалены или заменены на одиночные пробелы. Это позволяет устранить различия в форматировании, связанные с использованием различных количеств пробелов.
- Приведение к нижнему регистру. В алгоритме шинглов все символы текста могут быть приведены к нижнему регистру. Это позволяет исключить различия в регистре символов, так как слова, написанные заглавными и строчными буквами, будут рассматриваться как одинаковые.
- Удаление пунктуации. Знаки препинания, такие как точки, запятые, восклицательные и вопросительные знаки, кавычки и другие символы пунктуации, могут быть удалены при шингле текста. Это помогает исключить различия, связанные с использованием или отсутствием знаков препинания.
- Игнорирование стоп-слов. Стоп-слова — это общие слова, которые не несут смысловой нагрузки и могут встречаться в тексте часто (например, «и», «в», «на», «с» и т.д.). Эти слова могут быть проигнорированы в процессе канонизации слов шингла, так как они не являются информативными и могут быть присутствовать в разных текстах без влияния на их сходство.
В результате процесса канонизации текста получается нормализованное представление, которое устраняет различия, не влияющие на смысл текста. Это позволяет более эффективно выполнять последующие этапы алгоритма шингла и также обнаруживать сходство между текстами, игнорируя несущественные различия.
Разбиение на шинглы
Этап представляет собой процесс разделения текста на последовательности с фиксированным числом слов в шингле. Шинглы обычно представляют собой наборы слов или символов, которые используются для сравнения и выявления сходства между текстами.
Процесс разбиения текста на шинглы:
- Определение длины. Сначала необходимо определить, сколько слов или символов будет содержать каждый шингл. Это может быть фиксированное число, например, 2, 3 или 4 слова, или определенное количество символов.
- Проход по тексту. Текст проходится по словам или символам с определенным шагом (обычно 1), и на каждой итерации формируется новый.
- Формирование. На каждой итерации из текста выбирается непрерывная последовательность слов или символов длиной, определенной на предыдущем шаге.
Например, если шаг шингла составляет 3 слова, то на первой итерации выбираются первые 3 слова текста, на второй итерации — следующие 3 слова и так далее. Если текст не содержит достаточное количество слов или символов для формирования чешуек указанной длины, он может быть игнорирован.
- Создание списка. Полученные шинглы слов сохраняются в списке или другой структуре данных для дальнейшего использования.
Например, рассмотрим следующий текст: «Кот сел на скамейку у дома». Если выбрана длина шингла равная 3 словам, то после разбиения на шинглы текст будет иметь следующий набор шинглов: «Кот сел на», «сел на скамейку», «на скамейку у», «скамейку у дома».
Разбиение на шинглы позволяет представить текст в виде последовательности небольших фрагментов, что упрощает дальнейшую обработку и сравнение текстов. Кроме того, использование шинглов позволяет учитывать контекст и сохранять частичное сходство между текстами, даже если они не идентичны.
Вычисление хэшей шинглов с помощью 84х статических функций
Выбор хэш-функции. На этом этапе необходимо выбрать подходящую хэш-функцию, которая будет преобразовывать шинглы текста в числовые хэш-коды. Она должна обладать свойством равномерного распределения значений кодов для различных шинглов.
Преобразование шинглов в хэш-коды. Каждый шингл, полученный на предыдущем этапе разбиения текста, подвергается хэшированию с помощью выбранной хэш-функции. Она принимает на вход шингл из слов и возвращает числовой хэш-код определенной длины.
Создание хэш-набора. В результате преобразования каждого шингла в код, получается хэш-набор. Он представляет собой последовательность числовых значений, соответствующих каждому шинглу.
Хранение хэш-набора. Может храниться в памяти или записываться в базу данных для последующего сравнения с другими хэш-наборами.
Вычисление хэшей шинглов позволяет представить текст в виде числовых значений фиксированной длины, что упрощает сравнение и обнаружение сходства между текстами. Хэш-наборы шинглов текста могут использоваться для сравнения с другими наборами хэшей, что позволяет определить степень сходства между текстами и выявить возможное наличие плагиата.
Случайная выборка 84 значений контрольных сумм
Этот этап осуществляется после вычисления хэшей шинглов и предназначен для создания набора случайных значений контрольных сумм для последующего сравнения и определения сходства текстов.
Процесс случайной выборки 84 значений контрольных сумм выглядит следующим образом:
- Вычисление хэшей. На предыдущем этапе, после разбиения текста, каждому шинглу был присвоен уникальный хэш-код. Хэш-функция преобразует чешуйки в числовое значение фиксированной длины.
- Создание набора контрольных сумм. На этом этапе случайным образом выбирается набор из 84 значений контрольных сумм из всех вычисленных хэшей шинглов текста. Количество выбранных значений может варьироваться в зависимости от конкретной реализации алгоритма.
- Формирование набора. Выбранные значения контрольных сумм из шагов шингла сохраняются в отдельном наборе или массиве. Этот набор будет использоваться для сравнения с другими наборами значений контрольных сумм и определения степени сходства текстов.
Выбор случайных значений контрольных сумм обеспечивает эффективность алгоритма шингла, поскольку представляет только небольшую часть всех возможных хэшей шинглов. Такая выборка позволяет снизить вычислительную сложность и использовать случайную подвыборку для определения сходства между текстами.
Сравнение и определение результата
Сравнение и определение результата является последним этапом алгоритма шингла. После того, как тексты были подвергнуты канонизации, разбиению, вычислению хэшей шинглов и случайной выборке контрольных сумм, производится сравнение полученных значений для определения степени сходства между текстами.
Процесс сравнения и определения результата:
- Сравнение значений контрольных сумм. Для каждой выбранной контрольной суммы из случайной выборки шинглов из текста производится поиск такой же контрольной суммы в других текстах. Если такая контрольная сумма найдена, это указывает на сходство между чешуйками, которым присвоены эти значения контрольных сумм.
- Определение степени сходства. Степень сходства между текстами может быть определена на основе количества совпадающих значений контрольных сумм. Чем больше совпадений обнаружено, тем более похожими являются тексты. За пороговое значение сходства можно принять определенное количество совпадающих контрольных сумм или определенный процент от общего числа контрольных сумм шинглов.
- Определение результата. На основе степени сходства шагов шингла можно сделать вывод о том, являются ли тексты похожими или различными. Например, если количество совпадающих контрольных сумм превышает пороговое значение сходства, тексты могут быть считаться похожими или дубликатами. В противном случае, если количество совпадений ниже порогового значения, они считаются различными.
Важно отметить, что метод шингла не дает абсолютного результата, а лишь указывает на степень сходства между текстами на основе выбранной случайной выборки контрольных сумм. Для более точной оценки и сравнения текстов могут использоваться и другие методы и алгоритмы.
Шаг шингла в антиплагиате
Чтобы увеличить уникальность текста в контексте антиплагиата, можно использовать метод смены шингла текста. Этот подход позволяет повысить оригинальность текста и затруднить его обнаружение системами антиплагиата:
Если автор пытается обойти алгоритм шинглов, он может изменить содержание текста, чтобы снизить количество совпадающих чешуек. Метод может включать переформулировку предложений, замену синонимов или изменение структуры текста. Однако, если схема имеет достаточно маленькую длину шингла, это может быть недостаточным для полного обхода системы.
Для изменения шага шингла можно заменить каждое третье слово в тексте. При его анализе антиплагиатная система обнаружит наличие новых слов, что собьет шаг шингла в антиплагиате и поможет увеличить процент оригинальности.
Важно учитывать, что различные системы антиплагиата могут использовать разные шаги шинглов в своих алгоритмах. Если система использует шаг шингла 2, то, соответственно, нужно менять не каждое третье, а каждое второе слово в тексте, чтобы эффективно сбить шаг шингла и достичь желаемого результата.
Алгоритмы уникализации текста
Алгоритмы уникализации текста – это способы преобразования исходного текста таким образом, чтобы получить уникальный контент. Такой подход позволяет избежать дубликатов и повторов текстов на сайтах, блогах и в других источниках. Рассмотрим три основных способа уникализации текста:
- Замена слов на синонимы.
Этот алгоритм уникализации контента заключается в замене слов в тексте на их синонимы, то есть на слова с близким значением. Например, слово «большой» может быть заменено на «огромный», «громадный», «массивный» и т.д. В результате замены слова, текст сохраняет свой смысл, но выглядит уже по-другому.
Недостатком такого метода является большое количество брака в работе, которое выражается в неправильно подобранных словах для замены.
Пример:
Оригинальный текст – «В лесу медведь кушал ягоды».
Текст после замены слов на синонимы — «В лесу бурый медведь кушал спелые ягоды».
- Перевод.
Этот алгоритм заключается в его переводе на другой язык и обратном переводе обратно на исходный. Такой способ уникализации текста позволяет сохранить смысл текста, но изменить его формулировки и структуру.
Пример:
Оригинальный текст — «Одним летним утром по полю пробежала серая мышка».
Перевод на английский язык — «One summer morning a gray mouse ran across the field».
Обратный перевод на русский язык — «Однажды летним утром по полю пробежала серая мышь».
- Рерайт.
Алгоритм заключается в переписывании текста, сохраняя его смысл и содержание, но изменяя формулировки, структуру и порядок предложений. Рерайт позволяет получить уникальный текст, который отличается от исходного.
Пример:
Оригинальный текст – «В конце улицы стоял дом».
Текст после рерайта – «В конце улицы поселка стоял красивый кирпичный дом».
Алгоритмы уникализации текста являются важным инструментом для создания уникального контента. Они позволяют сохранить смысл исходного текста, но изменить его форму и выглядеть по-другому. Каждый алгоритм имеет свои преимущества и недостатки, и выбор зависит от конкретной задачи и требований к тексту.
Компания Optima-Promo большой опыт продвижения сайтов и уникализации контента. Если вы заинтересованы в получении профессиональной помощи в продвижении сайта и обеспечении оригинальности контента, вы можете обратиться к специалистам Optima-Promo для консультации и разработки индивидуального подхода к вашим потребностям.