概述： 通常大家说的文本相似度多指文本语义的相似度，但是对于部分场景却会非常关注文本字面上的相似度，比如对于内容投放平台需要去判重，这就涉及看文本是否字面大量重复，需要去比较文本的字面相似度。 

梳理了下常用的字面相似度算法： 

文本字面相似度包括：

• Simhash
• 序列相似度（Sequence Similarity）
• Jaccard相似度
• 余弦相似度（Cosine Similarity）
• Levenshtein距离
• N-gram相似度

各种算法的概述： 

1、Simhash相似度

• 主要思想： Simhash是一种局部敏感哈希算法，旨在快速检测近似重复的文档。它将长文本或文档转换为固定长度的指纹（通常是64位整数），使得相似的文档会产生相似的指纹。SimHash算法是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling》中提到的一种指纹生成算法，被应用在Google搜索引擎网页去重的工作之中。

实现步骤：

• 将文档分割成特征（如词或n-gram）
• 对每个特征计算哈希值
• 对每个哈希值的每一位进行加权
• 合并所有特征的加权结果
• 对合并结果进行阈值化，得到最终的指纹

应用场景： 

• 网页去重
• 文档相似度检测
• 抄袭检测

对于文本去重这个问题，常见的解决办法有余弦算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串等方法。但是这些方法并不能对海量数据高效的处理。
比如说，在搜索引擎中，会有很多相似的关键词，用户所需要获取的内容是相似的，但是搜索的关键词却是不同的，如“北京好吃的火锅“和”哪家北京的火锅好吃“，是两个可以等价的关键词，然而通过普通的hash计算，会产生两个相差甚远的hash串。而通过SimHash计算得到的Hash串会非常的相近，从而可以判断两个文本的相似程度。

通过对不同文本的SimHash值进而比较海明距离，从而判断两个文本的相似度。海明距离越小，相似度越低（根据 Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 论文中所说），一般海明距离为3就代表两篇文章相同。

实现代码： 

from simhash import Simhash
def simhash_similarity(text1, text2):"""计算两个文本的Simhash相似度"""hash1 = Simhash(get_features(text1))hash2 = Simhash(get_features(text2))distance = hash1.distance(hash2)return 1 - (distance / 64)  # 64

2、序列相似度（基于最长公共子序列LCS）

主要思想： 通过找到两个序列中最长的公共子序列来衡量它们的相似度。子序列不需要连续，但必须保持原始顺序。

实现步骤：

1. 构建一个矩阵来存储两个序列的所有子问题的解
2. 填充矩阵，每个单元格表示到当前位置的LCS长度
3. 回溯矩阵以构建最长公共子序列
4. 计算相似度：LCS长度 / max(序列1长度, 序列2长度)

应用场景：

• 文本比较和差异检测
• 生物信息学中的DNA序列比对
• 版本控制系统中的文件比较

实现代码： 

from difflib import SequenceMatcher
def sequence_similarity(text1, text2):"""计算两个文本的序列相似度"""matcher = SequenceMatcher(None, text1, text2)return matcher.ratio()

3、Jaccard相似度

主要思想： 衡量两个集合的相似度，通过计算它们交集的大小除以并集的大小。

实现步骤：

1. 将文本转换为集合（如单词集或字符集）
2. 计算两个集合的交集
3. 计算两个集合的并集
4. 相似度 = 交集大小 / 并集大小

应用场景：

• 文档相似度计算
• 推荐系统
• 聚类分析

实现代码

def jaccard_similarity(text1, text2):"""计算两个文本的Jaccard相似度"""set1 = set(text1)set2 = set(text2)intersection = set1.intersection(set2)union = set1.union(set2)return len(intersection) / len(union)

4、余弦相似度

主要思想： 将文本表示为向量空间中的点，然后计算这些向量之间的夹角余弦值来衡量相似度。

实现步骤：

1. 将文本转换为词频向量
2. 计算两个向量的点积
3. 计算每个向量的模长
4. 相似度 = 点积 / (向量1模长 * 向量2模长)

应用场景：

• 信息检索
• 文本分类
• 推荐系统

代码： 

from collections import Counter
def cosine_similarity(text1, text2):"""计算两个文本的余弦相似度"""vec1 = Counter(text1)vec2 = Counter(text2)intersection = set(vec1.keys()) & set(vec2.keys())numerator = sum([vec1[x] * vec2[x] for x in intersection])sum1 = sum([vec1[x]**2 for x in vec1.keys()])sum2 = sum([vec2[x]**2 for x in vec2.keys()])denominator = np.sqrt(sum1) * np.sqrt(sum2)if not denominator:return 0.0return numerator / denominator

5、Levenshtein距离

主要思想： 计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作（插入、删除、替换）次数。

实现步骤：

1. 创建一个矩阵来存储子问题的解
2. 初始化第一行和第一列
3. 填充矩阵，每个单元格表示到当前位置的最小编辑距离
4. 矩阵右下角的值即为Levenshtein距离

应用场景：

• 拼写检查
• DNA序列比对
• 模糊字符串匹配

代码实现： 

def levenshtein_distance(s1, s2):"""计算两个字符串的Levenshtein距离"""if len(s1) < len(s2):return levenshtein_distance(s2, s1)if len(s2) == 0:return len(s1)previous_row = range(len(s2) + 1)for i, c1 in enumerate(s1):current_row = [i + 1]for j, c2 in enumerate(s2):insertions = previous_row[j + 1] + 1deletions = current_row[j] + 1substitutions = previous_row[j] + (c1 != c2)current_row.append(min(insertions, deletions, substitutions))previous_row = current_rowreturn previous_row[-1]def levenshtein_similarity(text1, text2):"""基于Levenshtein距离计算相似度"""distance = levenshtein_distance(text1, text2)max_length = max(len(text1), len(text2))return 1 - (distance / max_length)def sliding_window_similarity(text1, text2):"""使用滑动窗口计算子集相似度"""try:# 动态选择window_size为较短文本的长度window_size = min(len(text1), len(text2))if len(text1) < len(text2):text1, text2 = text2, text1best_similarity = 0for i in range(len(text1) - window_size + 1):window = text1[i:i+window_size]similarity = 1 - levenshtein_distance(window, text2) / max(len(window), len(text2))best_similarity = max(best_similarity, similarity)return best_similarityexcept Exception as e:logger.error(f"Error calculating sliding_window_similarity Levenshtein similarity: {str(e)}")raise

6、N-gram相似度

主要思想： 将文本分割成连续的n个字符（或词）的序列，然后比较这些序列的重合程度。

实现步骤：

1. 将文本分割成n-gram
2. 计算两个文本的n-gram集合的交集
3. 计算两个文本的n-gram集合的并集
4. 相似度 = 交集大小 / 并集大小

应用场景：

• 语言识别
• 拼写检查
• 文本分类

代码实现： 

def ngram_similarity(text1, text2, n=3):"""计算n-gram相似度"""def get_ngrams(text, n):return [text[i:i+n] for i in range(len(text)-n+1)]ngrams1 = get_ngrams(text1, n)ngrams2 = get_ngrams(text2, n)common = set(ngrams1) & set(ngrams2)unique = set(ngrams1) | set(ngrams2)return len(common) / len(unique)