短文本合併重複（去重）的簡單有效做法

2012/6/12

前些日子看了charikar simhash的介紹《simhash演算法原理和網頁查重應用》，核心思想是用乙個f位的hash值來表示檔案的特徵值，然後使用hash值之間的hamming距離來衡量相似性。輸入的是乙個文件的特徵集合，輸出的是f位的二進位制數s。

於是用來測試短文本（長度在8個中文字元～45個中文字元之間）相似性，做法很簡單：

1.將短文本做分詞，得到分詞陣列，陣列每乙個元素都轉為hash字串。

2.利用simhash演算法來計算分詞陣列的simhash值。

3.利用simhash的similarity演算法計算simhash1和simhash2的相似度。

這種做法的缺點是：

1.誤判率高。

如下圖所示，

simhash可能不適合做這種短標題的重複度判斷，雖然simhash在空間消耗和計算複雜性方面相對shingle和bloomfilter佔優。

twitter中對於熱門事件的中文表達多種多樣，**時又往往會追加很多格式的各種內容，造成了相似內容的短文本的資訊指紋不同，在這種情況下，段國成認為需要先為短文本抽取標籤，再通過標籤來計算相似度進行銳推合併。

1.短文本抽取標籤的方法：

1.1. 剔除所有英文、數字、標點字元；

1.2. 剔除所有twitter使用者名稱；

1.3.分詞，並標註詞性，僅保留實體詞性，如名詞、動詞；（技巧一！）

1.4.過濾掉常用實體詞（常用實體詞是通過對歷史銳推訓練而得，即建立自己的停止詞表）；（技巧二！）

1.5.計算保留實體詞的詞頻，並以此為權重，選擇權重大的詞語作為標籤；

1.6.標籤陣列長度大於乙個閾值（如3），才認為是有資訊量的銳推，否則忽略。（技巧三！）

2.合併相似短文本（即我們所說的retweet）方法：

2.1.以每個標籤作為shingle特徵（即核心思想還是「乙個資料段分成若干shingle，每個shingle計算出乙個hash值，然後組成乙個以hash值為元素的陣列，以此作為特徵值或叫資訊指紋來表示這個資料段」）；

2.2.以網頁去重領域中改進的shingle方法來進行計算近期內（目的：縮小計算範圍）銳推的相似度（shingle演算法的核心思想是將文字相似性問題轉換為集合的相似性問題，改進的shingle方法的時間複雜度近似於線性）；

2.3.對相似程度大於一定閾值的、不同資訊指紋的熱門銳推，再次掃瞄出來，將它們的熱度進行合併。

以上結果就構成了 @rtmeme 的運算機制。它特別適合處理十幾個、幾十個漢字的短文本合併重複，適用於微博領域。

也看到有人這麼做：先shingle再simhash，不知道是否適合海量短文本合併重複，回頭試試看。

@鄭昀於北京

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