Technologie d'IA appliquée à la comparaison de documents

L'avantage de la comparaison de documents grâce à l'IA est sa capacité à détecter automatiquement et à comparer rapidement les modifications et les différences entre les documents, ce qui permet d'économiser du temps et du travail et de réduire le risque d'erreur humaine. De plus, l'IA peut traiter de grandes quantités de données textuelles, améliorer l'efficacité et la précision du traitement et comparer différentes versions de documents pour aider les utilisateurs à trouver rapidement la dernière version et le contenu modifié.

La comparaison de documents AI comprend généralement deux étapes principales : le prétraitement du texte et la comparaison de texte. Premièrement, le texte doit être prétraité pour le convertir en une forme exploitable par ordinateur. Ensuite, les différences entre les textes sont déterminées en comparant leur similarité. Ce qui suit prendra la comparaison de deux fichiers texte comme exemple pour présenter ce processus en détail.

Prétraitement du texte

Tout d'abord, nous devons prétraiter le texte. Cela inclut des opérations telles que la segmentation des mots, la suppression des mots vides et la recherche de racines afin que les ordinateurs puissent traiter le texte. Dans cet exemple, nous pouvons utiliser la bibliothèque NLTK en Python pour le prétraitement. Voici un exemple de code simple : ```python importer nltk à partir de nltk.corpus importer des mots vides à partir de nltk.stem importer PorterStemmer depuis nltk.tokenize importer word_tokenize # Téléchargez les ressources de mots vides et de stemmers nltk.download('mots vides') nltk.download('point') # Définir les mots vides et les stemmers stop_words = set(stopwords.words('anglais')) stemmer = PorterStemmer() # définir le texte text = "Ceci est un exemple de phrase. Nous devons le prétraiter." # Participe jetons = word_tokenize (texte) # Supprimer les mots vides et les radicaux 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

Calcul de la similarité

Ensuite, nous devons calculer la similarité entre deux textes. Les méthodes couramment utilisées incluent la similarité cosinus, la similarité Jaccard, etc. Dans cet exemple, nous utiliserons la similarité cosinus pour comparer la similarité de deux textes. Voici un exemple de code pour calculer la similarité cosinus :

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

Maintenant, nous pouvons combiner les deux fonctions ci-dessus pour écrire un programme complet de comparaison de texte. Voici un exemple de code :

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)

Avec le code ci-dessus, nous pouvons lire le contenu de deux fichiers texte et calculer la similitude entre eux.

Il convient de noter que le programme ci-dessus n'est qu'un exemple simple. Les applications pratiques peuvent nécessiter des méthodes de prétraitement et de comparaison de texte plus complexes, ainsi que la capacité de traiter de grandes quantités de fichiers texte. De plus, en raison de la complexité du texte, la comparaison des textes ne reflète pas toujours avec précision les différences entre les textes, de sorte que des tests et des vérifications suffisants sont nécessaires dans les applications pratiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!