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siyemiaokube Feb 17, 2021 via iPhone
随便 yy 了一下：
词袋记录常见词，给站内文章打 tag，分别建索引 然后把 input 随便剪一剪，分别词袋，根据 tag 对应的索引列表比对？ |
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sampeng Feb 17, 2021 via iPhone
简单的向量相似性即可…
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sampeng Feb 17, 2021 via iPhone
每个文档提交的时候酸一个向量值。查重就是比一下得事。应该飞快。比你查前 300 字，拆句，搜索快 n 倍。算法不超过 100 行代码
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xuanbg Feb 17, 2021
根据关键词的权重计算向量
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jeeyong Feb 17, 2021
jieba 分词, 把所有得词标号, 如果没有, 给一个新的.
之后整篇文章获得一个类似[0, 25, 37, 178, 3578]得数组, 就是 2 楼说的向量了.. 后面不会了..谁来给我补补课.. |
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neoblackcap Feb 17, 2021 via iPhone
snap 很多 bug，又不修。安装完系统第一件事就是卸装它
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DoctorCat Feb 17, 2021
simhash
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laminux29 Feb 17, 2021
查重就没办法高效率，高效率的查重准确度不高。连谷歌处理这事都是砸钱去用空间换时间，没钱就只能消耗时间。
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noqwerty Feb 17, 2021
比较简单的办法是每个文档算 TF-IDF，然后用文档间的 cosine similarity 判断相似程度
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taowen Feb 17, 2021
https://twitter.com/slimsag/status/1360136379301199872 How do you check for existence of a key in a set with 100M keys, in only 125ns? Using Xor Filters
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kwklover OP |
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kwklover OP @jeeyong
我也不是专业 NLP，如果建立向量速度快，比较速度快，倒是可以研究一下。 通过搜索的方式+字表比较的方式也能解决问题，就是建立 Lucene 索引的过程也是很吃资源，很耗费时间的，不过就是搜索快。 |
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ntest Feb 17, 2021
用 SimHash 比较吧，每个文档生成一次就行了
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kwklover OP @ntest
网上搜索了一下 SimHash 的资料，大概就是给每个文档建立一个 Hash，然后比较，所以比较的实现方式决定了最终的效率，不过 SimHash 可以计算出相似，但是具体相似多少，没法得出。 |
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dream4ever Feb 17, 2021 via iPhone
吴军当年在谷歌黑板报上就写了相关的文章，印象中是用矩阵运算之类的方法解决的，感兴趣可以搜搜。
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sampeng Feb 17, 2021 via iPhone
另外 ps…要测试速度很简单…做一百万次除法就是每次查重需要的时间和 cpu 消耗
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AX5N Feb 17, 2021
这玩意是有算法的，建议去搜一下，不要自己想。
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kwklover OP @jeeyong 不是默认，本来就是小打小闹的，欢迎大牛提供好的思路，目前的解决方案，解决百来万级的数据查重，勉强够用，再上一个量级，比如千万级数据量，那肯定慢死了，就是想征集一下不同的思路和方案。
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dongxiao Feb 17, 2021 via Android
试试 Embedding+FAISS
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igeeky Feb 17, 2021
可以试试 postgresql. psql 支持文本相似度查询排序. 可以看看这个网页: https://developer.aliyun.com/article/59212
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yucongo Feb 17, 2021 via Android
bert （或其他 embedding ）＋ faiss 或许可以一试。其实好像也可以利用 elasticsearch
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BiteTheDust Feb 18, 2021
从传统的字符串算法角度想了想
对每个已有的文档建后缀自动机 然后用于查询的文档去对后缀自动机进行匹配 失配后回到原点重新继续匹配 这样如果得到一些比较长的匹配结果就可以认为重复度比较高 得到很多零碎的短匹配或者跟本匹配不上则可以认为重复度比较低 时间复杂度的话与查询文档的大小 len 和已有文档的个数 n 相关 O(len*n) |
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FrankAdler Feb 18, 2021
布隆过滤器和 SimHash 以及完整 hash 是可以嵌套过滤的
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ddup Feb 18, 2021
Lucene.NET 耗性能从大到小集中在几个地方：
1.分词 2.建立倒排索引 3.搜索 对于文档查重，可以在分词上做调整，是否有必要做细粒度的分词，比如是不是按句分词就够了（但是这样如果别人没有整句抄袭就无法检索到），那如果自定义一个粗粒度的分词器呢？ 加上由于分词粒度粗了，同样大小内容的检索时间也会降低，可以检索更多句子。 |
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Lemeng Feb 18, 2021
我记得之前有个教程的，说是非常高效
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