Содержание

Как сравнить два документа Word

Данный параметр позволяет сравнить два документа и вывести на экран только несовпадающие фрагменты. Сравниваемые документы не изменяются. При таком способе сравнения различия между документами всегда отображаются в новом, третьем документе.

Если нужно сравнить исправления, сделанные несколькими рецензентами, не следует использовать данный параметр. Выберите команду Объединение исправлений от нескольких авторов в одном документе.

  1. Откройте документы, которые нужно сравнить.

  2. На вкладке Рецензирование в группе Сравнить нажмите кнопку Сравнить.

  3. Выберите пункт Сравнение двух версий документа (юридическое примечание).

  4. В поле Исходный документ укажите документ, который будет использоваться в качестве исходного.

  5. В поле Измененный документ выберите документ, который нужно сравнить с уже открытым документом.

  6. Щелкните Больше, а затем укажите параметры сравнения документов. Рядом с Показывать изменения выберите отображение изменений на уровне знаков или на уровне слов.

    Если результаты сравнения не требуется выводить в третьем документе, укажите документ, в котором должны быть отображены изменения.

    Важно: Все параметры, выбранные в разделе Больше, будут использоваться по умолчанию при последующем сравнении документов.

  7. Нажмите кнопку ОК.

  8. Если какая-либо из версий документа содержит записанные исправления, на экране отобразится соответствующее сообщение. Чтобы принять исправления и сравнить документы, нажмите кнопку Да.

  9. Откроется новый документ, в котором будут приняты исправления, записанные в исходном документе, а изменения, отмеченные во втором из сравниваемых документов, отобразятся в виде исправлений.

    Сравниваемые документы не изменяются.

См. также



Просмотр и сравнение документов рядом


Сравнение документов и объединение изменений


Как сравнить содержимое двух текстовых документов

Во время работы с текстовыми документами часто приходится сравнивать их по содержанию. Эта необходимость возникает, если над документом работали несколько человек или документ был отправлен учителю на согласование и редактирование, нужно быстро найти все сделанные второй стороной изменения. Но и сам пользователь может создать несколько копий документа и запутаться: какая версия последняя, и какие исправления были внесены. Рассмотрим все возможности быстрого, а главное автоматического сравнения двух документов.

1. Сравнение двух документов в MSWord (начиная с версий программы MSWord 2007, 2010, 2013)

Воспользуемся функцией Юридическое примечание, позволяющей выполнять автоматическое сравнение документов.

Запускаем программу MS Word. На ленте открываем вкладку Рецензирование, выбираем раздел Сравнить и раскрываем возможные варианты команды Сравнить… (смотри на Рисунок 1), выбираем первую команду – Сравнение двух версий документа (Юридическое примечание).

Рисунок 1 Запуск автоматического СРАВНЕНИЯ двух текстовых документов

Откроется окно, в котором указываете путь к хранению исходного и измененного документов. Для указания пути необходимо воспользоваться пиктограммой с изображением желтой папки, как показано на Рисунке 2.

Рисунок 2 Внешний вид окна Сравнение версий

Командная кнопка Больше>> (Рисунок 2) предоставляет больше дополнительных настроек отображения (подсвечивания) выполненных изменений. При ее активации окно Сравнения версий примет следующий вид (смотри Рисунок 3)

Рисунок 3 Дополнительные возможности при автоматическом сравнении текстовых документов

В открывшемся окне в разделе Параметры сравнения отметить галочками те изменения, которые необходимо отобразить в процессе автоматического сравнения документов.

По умолчанию окно Сравнения выглядит следующим образом.

Рисунок 4. Окно автоматического сравнения двух версий документа

Рассмотрим области окна автоматического сравнения документов в Юридическом примечании.

  • Слева приводится Сводка исправлений: что именно было исправлено и кем (если имя пользователя указано в настройках Word).
  • В центре – Сравниваемый документ – документ с внесенными исправлениями (показываются красным: добавление и удаление слов).
  • Справа сверху: исходный документ, а ниже – измененный документ.

Область сверки Сводка исправлений можно настроить в виде горизонтальной панели рецензирования. Для этого необходимо выполнить последовательно следующие команды: вкладыш Рецензирование => Область проверки => Горизонтальная панель рецензирования.

Рисунок 5. Настройка Горизонтальной панели рецензирования

В этом случае окно автоматического сравнения двух документов будет выглядеть следующим образом

Рисунок 6. Окно автоматического сравнения документов при горизонтальной панели рецензирования

Перемещаться по исправлениям можно как с помощью левой клавиши мыши, кликая на текст в нужном месте документа, так и с помощью Вкладки Рецензирование – Область проверки.

Рисунок 7 Работаем с опцией ИЗМЕНЕНИЯ

Выявленные изменения необходимо либо Принять, чтобы оно осталось в измененном документе и больше не показывалось как исправление, либо Отклонить, если не согласны. Передвигаться по исправлениям можно с использованием клавиш: Назад и Далее (смотри Рисунок 7).

Чтобы отклонить или принять все исправления, используем команду Принять (или Отклонить). С помощью левой клавиши мыши раскрываем список опций команды Принять/Отклонить (стрелочка вниз) и из предложенных вариантов выбираем нужную, например: Применить (Отклонить) все исправления в документе.

Рисунок 8 Окно команды ПРИНЯТЬ

2. Сравнение двух блоков текста в интернет-браузере

При сравнении содержимого двух документов также можно воспользоваться специализированными сервисами, предоставляемыми интернет-браузерами. Они удобны при определении различий в текстах как англоязычных документов, так и при работе с русскоязычными текстами, например: Text-Compare (http://text-compare.com/), TextDiff (http:// www.textdiff.com/) и Quick Diff (http://www.quickdiff.com/). С их помощью можно сравнивать фрагменты текста, таблицы и даже программный код.

Рассмотрим кратко технологию сравнения документов в каждом из трех рекомендуемых сервисов. Общим для них является размещение двух фрагментов в соответствующие окна, а затем инициализация процесса сравнения.

Text-Compare (http://text-compare.com/). Для сравнения двух фрагментов в данном сервисе достаточно скопировать эти фрагменты в соответствующие окна, а затем запустить процесс сравнения (командная кнопка Compare). Различающиеся, а также отсутствующие в одном из сравниваемых документов фрагменты текста будут выделенными (отличающиеся элементы выделяются цветом при сравнении таблиц, в программных кодах при сравнении дополнительно отмечаются строки с отличиями).

Рисунок 9 Окна Text-Compare до выполнения операции сравнения и после ее выполнения

 

TextDiff (http://www.textdiff.com/). Окно сервиса представляет собой два окна, в которые помещаются сравниваемые фрагменты текста, таблицы или программного кода.

Рисунок 10 Окно сервиса TextDiff

Результаты отображения процесса сравнения с использованием TextDiff представляют один результирующий фрагмент, в котором зеленым цветом выделяется текст, появившийся во втором фрагменте (то есть отсутствующий в первом), а красным – удаленный текст.

Сравним с предыдущим сервисом: при сравнении текстовых блоков и небольших таблиц такой результат может быть удобен, для сравнения больших таблиц такой результат – сложный для вычитки различий, поскольку найденные различия отображаются построчно в текстовом формате без номеров строк и сохранения видимости столбцов.

Рисунок 11 Результата сравнения с использованием сервиса TextDiff

Принцип представления результатов в Quick Diff точно такой же, как и в TextDiff. Отличие состоит в том, что удаленные из второго фрагмента данные не только отображаются другим цветом, но еще и зачеркиваются. При этом к сложностям сравнения текста добавляется проблема – некорректное распознавание кириллицы (смотри Рисунок 12).

Рисунок 12.Окно сервиса Quick Diff после выполнения операции сравнения

Подведем итоги: 

  1. сервис Text-Compare может использоваться для сравнения текстов, таблиц и программного кода безо всяких ограничений;
  2. сервис TextDiff может использоваться для сравнения текстов, программных кодов и небольших табличных фрагментов;
  3. сервис Quick Diff прекрасно сравнивает тексты (не на русском языке), программные коды и может использоваться для сравнения небольших табличных фрагментов. 

Материал подготовлен Шутилиной Л.А., методистом ГМЦ ДОгМ

Алгоритм опознавания и сравнения текстов: gribuser — LiveJournal

Немного «закулисы» сегодня, давно хотел рассказать, но руки не доходили.

На ЛитРес все книги при запуске в продажу проверяются на плагиат. Мы обнаруживаем полную идентичность, пересечения между текстами, заимствования. Механика особенно полезна при работе с самиздатом, где автор может опубликовать чужой и/или запрещенный к публикации текст, но и для обычных издательских текстов востребована. Так же мы предоставляем открытый API, которым пользуется, например, VK для блокировки раздачи пиратских текстов.

Алгоритм реализован в модуле Text::Distill, исходный код открыт, можно пользоваться. Открыт и API, сверяющий текст с содержимым каталога ЛитРес.

1. Распознавание текста

1.1 Проблема

Прямое сравнение текстов является крайне ресурсоёмким и алгоритмически сложным. Оно исключает возможность быстрого поиска похожего текста. Требуется механизм, который позволит, опираясь на индексированные поля в БД, найти похожий текст без длительных и сложных вычислений.

1.2 Стандартное, но негодное решение: хэш

Стандартным решением для ускоренного сравнения файлов является построение контрольной суммы (подписи), например CRC32, SHA256, MD5 и проч. Однако, у такого подхода есть очевидный недостаток: минимальные изменения в тексте полностью меняют подпись и два десятимегабайтных документа будут признаны разными, если в одном из них есть пустая строка в конце — а в другом нет.

1.3 Стандартное, но негодное решение: вектор

Стандартная чистка и преобразование текста в матрицу-вектор частотности слов позволяет сравнить тексты безотносительно к порядку слов. Однако такой метод страдает несколькими недостатками:

  • Опознает “дубль” в двух очень близких по смыслу и набору слов, но совершенно отличных текстах
  • Не позволяет достоверно сравнить фрагмент с целым (опознать рассказ, входящий в сборник, например)

1.3 Стандартное, но негодное решение: Edit distance

В принципе, это то что нужно в плане сравнения. Но это совершенно не то, что нужно, в плане производительности — никаких возможностей проиндексировать тексты и сравнить их “по-быстрому”.

2. Эффективное решение Text::Distill

2.1 Нормализация символов строки

Прежде чем строить хэш текст следует “свернуть” текст, исключив все несущественные для поиска копий детали, которые в силу ошибок OCR или умышленной атаки на алгоритм сравнения могут быть добавлены в файл. Убираем знаки препинания, непонятные конструкции вида [стр56], нормализуем UTF8, приводим всё в нижний регистр и упрощаем сложные знаки, например преобразуем “ё” в “е”, а “й” в “и”. Замысел состоит в том, что два похожих текста, скорей всего, и после такой нормализации останутся похожими, а два непохожих — непохожими.

2.2 Удаление коротких слов

Следующим шагом мы убираем все короткие слова. Для кирилицы считаем короткими слова 6 букв и меньше, для латиницы 5 и меньше. Как правило тексты, даже посвященные одной теме и состоящие из приблизительно тех же слов, будут включать большие слова на разных позициях. При этом мелкие вариации мы опускаем, что радикально уменьшает объём сверяемого текста без заметной деградации уникальности.

2.3 Soundex

Для надежного опознания слова нам не нужны гласные. Более того, для большинства слов нам даже согласные не нужны, достаточно их классификации — звонкая, мягкая, шипящая. Так что следующим этапом сворачивания у нас идёт удаление гласных и приведение оставшихся согласных к их групповому эквиваленту. Аналогичный алгоритм называется Soundex и используется в английском для поиска слов с похожим звучанием. По прямому назначению использовать его в русском языке нельзя, он даёт слишком большие погрешности для единичного слова, но в нашем случае, когда мы хотим опознавать фрагменты текста, оставшейся информации более, чем достаточно.

В итоге у нас получается строка из цифр 1-7, разбитая пробелами на слова. Вот таблица преобразования:

рrлйlбпфвbfpvтдdtжшщчсцзкгхcgjkqsxzмнmn

664441111111133337777222222222222225555

Для дальнейшего сокращения мы всем “словам” длинней 4-х знаков (слова с 5-ю или более согласными) обрежем лишнее, поставив им знак 8 на место отсеченного окончания. Т.е. знак 8 у нас отмечает особенно длинные слова.

Затем удаляем пробелы, получаем однородный “свернутый” текст. Мы отбрасываем существовавшую в изначальном тексте разбивку на абзацы, предложения, главы и прочее — у нас остаётся от текста только длинная последовательность цифр 1-8. Полученная строка уже во много раз короче, чем исходный текст. Если нам требуется сравнение повышенной точности можно использовать её, это в любом случае будет намного эффективнее по вычислительным ресурсам, чем сравнение первичных текстов.

2.4 Рассечение на фрагменты

Для быстрого сопоставления текстов решение из 2.3, несмотря на преимущества, неприемлемо. Нам требуется какой-то слепок, имеющий размер в районе процента от исходного текста или меньше, который мы сможем проиндексировать и эффективно сравнивать. Для этого придется рассечь уже “свёрнутый” текст на фрагменты и с каждого фрагмента снять хэш. Размер фрагментов после рассечения надо подобрать так, чтобы каждый “представлял” ~2кб исходного текста.

При рассечении на фрагменты мы не можем опираться на структуру исходного текста, так как структура наиболее подвержена атакам: точки можно заменить на точки с запятой, какие-то абзацы разбить, а какие-то склеить без какого либо значимого ущерба для читаемости текста.

Поэтому мы проанализируем статистику встречаемости последовательностей на реальных книгах и выделим 4-х символьные последовательности, которые встречаются в текстах с заданной частотой и опираясь на которые мы сможем поделить текст на фрагменты заданного размера. Проанализировав имеющиеся у нас ~200000 текстов удалось выделить следующие последовательности, адекватно работающие для языков ru    en    it    de    fr    es    pl    be    cs    sp    lv

3856 6542 4562 6383 4136 2856 4585 5512 2483 5426 2654 3286 5856 4245 4135 4515 4534 8312 5822 5316 1255 8316 5842

Часть из этих последовательностей редки в русском и английском, но часто встречаются в латвийском, например, но в целом такой набор даёт уверенно разбиение текста на фрагменты, которое весьма затруднительно обойти. Так же статистический анализ текстов даёт несколько сотен альтернативных последовательностей, которые могут быть использованы в качестве “граничных” либо для организации “перпендикулярного” слепка, либо для уменьшения размера фрагмента (если задача детальности опознания более приоритетна, чем скорость).

После рассечения теста на фрагменты мы отбрасываем “свернутые” строки, длина которых меньше 150 знаков, по остальным фрагментам формируем 32-х битный хэш (хеш-функция Дженкинса подходит идеально). В итоге получается набор 32-х битных чексумм, объёмом приблизительно 0,5% от исходного текста. Эти чексуммы можно поместить в индексированное поле в БД и находить совпадения с минимальными затратами вычислительных ресурсов.

2.5 Сравнение чексумм

Соответственно, имея в БД чексуммы по всем известным нам текстам, мы можем, выделив чексуммы из произвольного текстового файла, сравнить их с известными. Если между двумя текстами есть множество совпадений — значит тексты либо содержат массовые заимствования, либо являются “зашумленными” копиями. Боевые испытания выявили у алгоритма возможность обнаружения даже более-менее обширных цитат.

Алгоритм Шинглов — поиск нечетких дубликатов текста

В этой статье я расскажу об алгоритме поиска нечетких дубликатов под названием «Алгоритм Шинглов». А так же реализую данный алгоритм на языке Python.

Почему я решил изучить данный алгоритм? Сам я являюсь SEO-шником, занимаюсь продвижением сайтов и так далее… Соответственно, моя работа заключается в изменении выдачи поисковой системы по определенному запросу. Но проработав более года в этом направлении меня заинтересовала внутренняя часть поисковых систем. Как они борются с поисковым спамом, как ранжируют документы и т.д. Поиск нечетких дубликатов позволяет поисковой системе исключить из выдачи клоны или частично похожие страницы (под словом частично я подразумеваю некоторое значение, при котором в конкретной поисковой системе два документа будут определяться как почти одинаковыми).

Одним из таких алгоритмов является «Алгоритм Шинглов» (шингл на английском означает чешуйка).

Немного теории

Поиск нечетких дубликатов позволяет предположить, являются ли два объекта частично одинаковыми или нет. Под объектом могут пониматься текстовые файлы и другие типы данных. Мы будем работать с текстом, но поняв, как работает алгоритм, вам не составит труда перенести мою реализацию на необходимые вам объекты.

Обратите внимание, задачей не стоит определить абсолютное значение схожести объектов, а так же выделения в каждом из объектов схожих частей. Нам необходимо только предположить, являются ли объекты почти дубликатами или нет.

Где может применяться данный алгоритм?

Как я уже писал выше, он может быть применен в поисковой системе для очистки поисковой выдачи. Так же данный алгоритм может использоваться для кластеризации документов по их схожести.

Почти одинаковый текст

Рассмотрим задачу алгоритма на примере текста. Допустим, мы имеем файл с текстом в 8 абзацев. Делаем его полную копию, а затем переписываем только последний абзац. 7 из 8 абзацев второго файла являются полной копией оригинала.

Другой пример, посложнее. Если мы в копии оригинального текста перепишем каждое 5-6е предложение, то текст по-прежнему будет являться почти дублем.

Представим, что мы имеем большой форум или портал, где контент составляется пользователями. Как показали наблюдения, пользователи имеют привычку заниматься копи-пастом, и кражей контента, лишь немного изменив его. На нашем сайте имеется поисковый механизм. Пользователь вводит какой-либо запрос, и на первых позициях получает десяток текстов, которые отличаются только одним или двумя предложениями. Естественно ему не интересно просматривать их все, и он понимает, что поисковая система работает некорректно.

Поступим логичнее. В поисковой выдаче вместо десятка практически одинаковых документов покажем один из них, например, наиболее релевантный запросу, а ниже дадим ссылочку на список так же найденных страниц, похожих на него.

И таким образом, при наличии множества почти одинакового текста мы распределим его на группы и предоставим пользователю ссылку на эти группы, вместо того, чтобы сваливать все в кучу.

Как работает алгоритм Шинглов?

Итак, мы имеем 2 текста и нам нужно предположить, являются ли они почти дубликатами. Реализация алгоритма подразумевает несколько этапов:

  • канонизация текстов;
  • разбиение текста на шинглы;
  • нахождение контрольных сумм;
  • поиск одинаковых подпоследовательностей.

Теперь поконкретнее. В алгоритме шинглов реализовано сравнение контрольных сумм текстов. В своей реализации я использую CRC32, но применимы и другие, например SHA1 или MD5 и т.д. Как известно, контрольные суммы статических функций очень чувствительны к изменениям. Например, контрольные суммы двух следующих текстов будут в корне отличаться:

  • Текст: «My war is over.» Контрольная сумма: 1759088479
  • Текст: «My war is over!» Контрольная сумма: -127495474

Как сказал Джон Рэмбо: «My war is over». Но сказать он это мог по-разному, громко восклицая или тихо шепча, так и у нас, отличие второй фразы от первой заключается всего лишь в восклицательном знаке в конце фразы, но как видим, контрольные суммы абсолютно разные.

При поиске почти дубликата нас не интересуют всякие там восклицательные знаки, точки, запятые и т.д. Нас интересуют только слова (не союзы, предлоги и т.д., а именно слова).

Следовательно, ставится задача: очистить текст от ненужных нам знаков и слов, которые не несут смысла при сравнении, это и называется «привести текст к канонической форме».

Итак, нам необходимо создать набор символов, которые нужно исключить из обоих текстов, т.е. приведения его к форме, пригодной для нашего сравнения.

Давайте что-нибудь напрограммируем. Допустим, мы имеем два текста, занесем их в 2 переменных: source1 и source2. Нужно их почистить от ненужных символов и слов. Определим наборы стоп-слов и стоп-символов.

stop_symbols = '.,!?:;-\n\r()'

stop_words = (u'это', u'как', u'так',
  u'и', u'в', u'над',
  u'к', u'до', u'не',
  u'на', u'но', u'за',
  u'то', u'с', u'ли',
  u'а', u'во', u'от',
  u'со', u'для', u'о',
  u'же', u'ну', u'вы',
  u'бы', u'что', u'кто',
  u'он', u'она')

В стоп-символы мы включили знаки препинаний, знаки переноса строки и табуляции. В стоп-лова мы включили союзы, предлоги и прочие слова, которые при сравнении не должны влиять на результат.

Создадим функцию, которая будет производить канонизацию текста:

def canonize(source):
  stop_symbols = '.,!?:;-\n\r()'

  stop_words = (u'это', u'как', u'так',
    u'и', u'в', u'над',
    u'к', u'до', u'не',
    u'на', u'но', u'за',
    u'то', u'с', u'ли',
    u'а', u'во', u'от',
    u'со', u'для', u'о',
    u'же', u'ну', u'вы',
    u'бы', u'что', u'кто',
    u'он', u'она')

  return ( [x for x in [y.strip(stop_symbols) for y in source.lower().split()] if x and (x not in stop_words)] )

Функция canonize очищает текст от стоп-символов и стоп-слов, приводит все символы строки к нижнему регистру и возвращает список, оставшихся после чистки слов.

Вообще, приведение текста к единой канонической форме не ограничено действиями, которые я описал. Можно, например, каждое из существительных приводить к единственному числу, именительному падежу и т.д., для этого нужно подключать морфологические анализаторы русского языка (или других языков, где необходимы эти действия).

Итак, тексты у нас очищены от всего лишнего. Теперь необходимо разбить каждый из них на подпоследовательности — шинглы. На практике я применяю подпоследовательности длинной в 10 слов. Из выделенных нами шинглов далее будут находиться контрольные суммы.

Разбиение на шинглы будет происходить внахлест через одно слово, а не встык, т.е., имеем текст:

«Разум дан человеку для того, чтобы он разумно жил, а не для того только, чтобы он понимал, что он неразумно живет.»© В. Г. Белинский

После обработки нашей функцией текст примет следующий вид:

разум дан человеку того чтобы разумно жил того только чтобы понимал неразумно живет

Это и есть каноническая форма. Теперь нужно разбить ее на шинглы длиной в 10 слов. Так как шинглы составляются внахлест, то всего шинглов len(source)-(shingleLen-1), т.е. количество слов в тексте минус длина шинглов плюс 1.

Шинглы будут выглядеть следующим образом:

  • Sh2 = разум дан человеку того чтобы разумно жил того только чтобы
  • Sh3 = дан человеку того чтобы разумно жил того только чтобы понимал
  • Sh4 = человеку того чтобы разумно жил того только чтобы понимал неразумно
  • Sh5 = того чтобы разумно жил того только чтобы понимал неразумно живет

Напишем функцию, которая производит разбиение текста на шинглы:

def genshingle(source):
  shingleLen = 10 #длина шингла
  out = [] 
  for i in range(len(source)-(shingleLen-1)):
    out.append (' '.join( [x for x in source[i:i+shingleLen]] ).encode('utf-8'))

  return out

Но так как нас интересую именно контрольные суммы шинглов, то соответственно изменим нашу функцию. Мы будем использовать алгоритм хэширования CRC32, подключим библиотеку binascii, которая содержит в себе нужный нам метод. Измененная функция:

def genshingle(source):
import binascii
shingleLen = 10 #длина шингла
out = [] 
for i in range(len(source)-(shingleLen-1)):
out.append (binascii.crc32(' '.join( [x for x in source[i:i+shingleLen]] ).encode('utf-8')))

return out

Наш пример выдаст следующие наборы контрольных сумм:

[1313803605, -1077944445, -2009290115, 1772759749]

Таким образом, через наши 2 функции нужно прогнать 2 сравниваемых текста и мы получим 2 множества контрольных сумм шинглов, теперь необходимо найти их пересечения.

def compaire (source1,source2):
  same = 0
  for i in range(len(source1)):
    if source1[i] in source2:
    same = same + 1

  return same*2/float(len(source1) + len(source2))*100

Вот и все, функция нам вернет процент схожести двух текстов.

Скомпонованный код

# -*- coding: UTF-8 -*-
if __name__ == '__build__':
    raise Exception

def canonize(source):
        stop_symbols = '.,!?:;-\n\r()'

        stop_words = (u'это', u'как', u'так',
        u'и', u'в', u'над',
        u'к', u'до', u'не',
        u'на', u'но', u'за',
        u'то', u'с', u'ли',
        u'а', u'во', u'от',
        u'со', u'для', u'о',
        u'же', u'ну', u'вы',
        u'бы', u'что', u'кто',
        u'он', u'она')

        return ( [x for x in [y.strip(stop_symbols) for y in source.lower().split()] if x and (x not in stop_words)] )

def genshingle(source):
    import binascii
    shingleLen = 10 #длина шингла
    out = [] 
    for i in range(len(source)-(shingleLen-1)):
        out.append (binascii.crc32(' '.join( [x for x in source[i:i+shingleLen]] ).encode('utf-8')))

    return out

def compaire (source1,source2):
    same = 0
    for i in range(len(source1)):
        if source1[i] in source2:
            same = same + 1

    return same*2/float(len(source1) + len(source2))*100

def main():
    text1 = u'' # Текст 1 для сравнения
    text2 = u'' # Текст 2 для сравнения

    cmp1 = genshingle(canonize(text1))
    cmp2 = genshingle(canonize(text2))


    print compaire(cmp1,cmp2)

# Start program
main()

Я показал именно реализацию ядра алгоритма, но его можно дорабатывать до бесконечности, увеличивая его производительность и точность сравнения.

Сам по себе алгоритм достаточно ресурсоемкий, поэтому не помешает для него создать механизм кеширования, который будет особенно актуален для сравнения наборов файлов, чтобы не высчитывать контрольные суммы каждый раз.

Так же, для увеличения производительности при обработке больших объемов текста можно сравнивать не все полученные контрольные суммы, а только те, которые, например, делятся на 25, или любое целое число в пределах от 10 до 40. Как показали тесты, это дает значительный(!) прирост скорости и не сильно уменьшает точность, но только при обработке больших объемов.

Существуют модифицированные версии «Алгоритма шинглов» — «Алгоритм супершинглов» и «Алгоритма мегашинглов», их реализацию я представлю позже.

Скачать алгоритм шинглов на Python.

Материалы по теме:

Спонсор поста: Агентство «Web++» — продвижение и создание сайтов в Волгограде.

Подписаться на обновления блога

Сравнение на два текста | Ganbox ®

Търси повторения в текстовете и преброява думите

За този SEO инструмент

Този SEO инструмент сравнява два текста и показва до колко те са уникални. Създаден е в помощ на копирайтъри — хора пишещи текстове за уеб сайтове и за уеб публикации, като статии, новини и пресрелийзи. Най-често се ползва, когато сте публикували във вашия сайт публикация, която след това искате да разпространите и по други сайтове, като например директории за статии. Много от сайтовете няма да приемат текста на публикацията без предварително да я промените, така, че текста да стане достатъчно уникален. Под достатъчно уникален се разбира разлика от над 80 и дори 90 процента, спрямо оригиналния текст. Дори някои сайтове да приемат вашата публикация, тя няма да има SEO стойност, когато се повтаря, защото почти сигурно няма да се индексира.

Как работи?

Пресмята се процент уникалност на двата текста на ниво думи (не на ниво символи), като колкото по-висок е процента на уникалност, толкова по-добре. Резултатът от сравнението се изписва и с различен цвят: червен за лоша уникалност на текста, оранжев за сравнително добра и зелен за много добра уникалност на двата текста.

За всеки от двата текста се преброяват думите с 3 или повече символа, както и общия брой символи без интервалите.

След сравнение на двата текста в специално трето поле ще бъдат показани всички повтарящи се фрази, които съдържат фрази с 3 или повече последователни думи и в двата текста. Така много бързо ще знаете, какво още може да се подобри по текста, за да стане повече уникален спрямо вече публикувания текст.

Как да направя текста уникален?

Ако вие сте начинаещ копирайтър може да ви бъдат полезни следните съвети за промяна на текст с цел уникалност на текста:

— Ползвайте синоними на прилагателните и на глаголите;

— Добавете определения към съществителните;

— Променете словореда на изреченията;

— Разместете местата на изречения, където това е възможно без да се промени смисълът на публикацията,

— Разместете местата на цели параграфи, където това е възможно;

— Членувайте думите на някои места, ако е възможно;

— Променете обръщението от учтива форма вие в обръщение на ти, ако пишете неофициални публикации, например в личен блог;

— Добавете още текст, към всяка нова публикация.

Повече информация, както и други инструменти може да намерите в публикацията Проверка за уникално съдържание на публикация в SEO блога на Ganbox.

Ако желаете да добавите във вашия сайт връзка към тази страница, моля използвайте този HTML код:

<a href=»//ganbox.com/textdiff» title=»Сравнение на два текста от ganbox.com»>Сравнение на текстове</a>

TextDiff 1.0 beta

Последна промяна: 24 юни 2020 г.

Проверка текста на уникальность. Теория и практика — CMS Magazine

Эта статья будет интересна, скорее, начинающим копирайтерам, но я надеюсь, что и опытные специалисты смогут найти в ней что-то полезное.

Когда в процессе работы у меня появилась необходимость проверки текстов на уникальность, я незамедлительно стала искать отзывы коллег, чтобы выбрать самый подходящий для себя вариант. Каково же было мое разочарование, когда ни один из прочитанных обзоров не дал четкого понимания, какая же площадка лучше. Все статьи содержали перечисление известных сервисов и программ, их описание и основные функции, но никаких конкретных фактов приведено не было, а некоторые отзывы были откровенно заказными. Безусловно, удобство и достоверность сервиса каждый определяет для себя сам, однако и объективные факторы нельзя оставлять без внимания.

Предлагаю рассмотреть несколько самых популярных сервисов и программ на примере одного и того же текста.

Text.ru

Самый популярный сервис у большинства заказчиков — text.ru, ранее ничем не отличающийся от своих аналогов. Но в 2012 году в алгоритм определения уникальности претерпел глобальные изменения. Как утверждают разработчики, они принципиально избавились от поиска текста методом шинглов (последовательность слов из 3-10 единиц), что позволило более точно определять повторы текста или его рерайт. Чем хорош новый алгоритм? Выявлением рерайта даже с учетом перестановки слов, изменения окончаний и разбавления фраз своими словами. Однако такая система имеет и значительные минусы даже для тех, кто не использует чужие материалы в своей работе — тексты со специфичными терминами, написанные, например, для различных видов строительства, производства и те, где описаны сложные технологические процессы, полностью уникальными бывают крайне редко. Стоит учитывать это при проверке технических текстов и не тратить время на достижение их уникальности в 100%.

Рисунок 1. Проверка текста на уникальность

Проверка осуществляется на бесплатной основе после регистрации, но, скорее всего, придется подождать своей очереди. Как видно из примера, уникальность составила всего 84%. Ниже приведены ссылки на сайты, где встречаются фрагменты приведенного текста с возможностью показать и скрыть эти ресурсы. Кроме этого, на сайте есть возможность проверки плотности ключевых слов и орфографии, если Вы вдруг не заметили небольшие ошибки и опечатки.

Advego Plagiatus

Второе место по использованию и количеству отзывов занимает программа Advego Plagiatus с классическим алгоритмом проверки с помощью шинглов. Программа быстро устанавливается и имеет понятный интерфейс. В отличие от онлайн-сервисов, в настройках можно самостоятельно указать размер шингла, а так же добавить адрес исключения. Программа выполняет два вида проверки: глубокую и быструю.

Рисунок 2.Быстрая проверка текста

Первая цифра показывает уникальность текста, вторая — процент рерайта. Результат, по сравнению с Текст.Ру, выше. Теперь попробую запустить глубокую проверку.

Рисунок 3. Глубокая проверка текста

Результаты, как можно видеть, отличаются довольно существенно. Большинство специалистов по продвижению и SEO предпочитают доверять глубокой проверке. Однако, исходя из их опыта, страницы сайта, содержащие тексы с уникальностью больше 90% по результатам быстрой проверки индексируются так же хорошо. Небольшой минус данной программы, как и всех аналогичных — необходимость вводить капчу, чтобы поисковые машины не блокировали запрос программы.

Etxt Антиплагиат

Следующая заинтересовавшая меня программа — Etxt Антиплагиат, которая так же, как и Адвего, является частью биржи копирайтинга с возможностью он-лайн проверки. Интерфейс Etxt менее приветливый, чем аналогичных программ, кроме того, нет возможности добавить адрес в исключения, то есть проверить Вы можете только тот текст, который еще не опубликован. К плюсам программы можно отнести высокую достоверность, более широкие настройки с возможностью выбрать поисковые системы. Проверка текста показала результат выше, чем по результатам Текст.Ру и глубокой проверки Адвего и ниже его быстрой проверки.

Рисунок 4. Стандартная проверка текста

Кроме стандартной проверки программа Etxt Антиплагиат осуществляет так же глубокую и экспресс-проверку, проверку на рерайт и пакетную проверку сразу нескольких страниц сайта.

contentwatch.ru

В качестве еще одного сервиса я решила рассмотреть contentwatch.ru, о котором слышала много хороших отзывов. Разработчики утверждают, что проверка текста проводится по уникальной методике, не использующей шинглы. Можно предположить, что их алгоритм схож с Текст.Ру, однако утверждать этого я не могу. Проверка производится только на сайте без дополнительного ожидания и очередей. После регистрации Вы можете проверить 20 текстов в сутки. Как правило, этого бывает достаточно.

Рисунок 5. Проверка на уникальность content-watch.ru

 

В результате тот же самый текст оказался уникален на 89%. Отметим, что приведенные после текста ссылки отличаются от тех, что определяет сервис Текст.Ру.

Выводы

В результате проверки одного текста я получила 5 разных, хоть и близких друг другу результатов. Самый низкий процент уникальности выдал сервис Текст.Ру, а самый высокий —Адвего Плагиатус. Я бы предпочла не делать каких-либо выводов, и не настаивать на одном варианте, однако сервис content-watch.ru в моих глазах выглядит намного привлекательнее других аналогов благодаря быстрой скорости и своим собственным алгоритмом проверки. Конкретно мой опыт показываетал, что проверять тексты лучше как минимум двумя способами.

В этой статье я привела конкретные результаты, которые могут помочь Вам в выборе сервиса-помощника, но, в любом случае, если Вы пишете тексты самостоятельно, то они уникальны уже по определению.

Как происходит проверка уникальности контента

//Проверка уникальности текста

Вы наверняка уже знаете, что студенческие курсовые и дипломы должны быть уникальными, иначе преподаватель не пример работу. А сегодня вы узнаете как проверить уникальность текста с помощью одной из программ или сервисов. Например, это могут быть etxt, advego или Антиплагиат ру.

Как производится проверка, основные этапы

Итак, процесс проверки текста на уникальность делится на три этапа.

  1. На первом этапе программа канонизирует текст (т.е. избавляется от стоп-слов в нем, или т.н. шумовых фраз).

Например, если оригинал текста имеет предложение «Рерайтинг текста (или переписывание) – это способ трансформации текста для курсовой или диплома, который заключается в изменении его лексического состава», то в результате канонизации программой получится «Рерайтинг текста (переписывание) – способ трансформации текста курсовой или диплома, заключается в изменении лексического состава».

  1. После канонизации программы разбивают слова на шинглы.

Этот способ сравнения и называется разделением на шинглы. Например, если в настройках указан размер шингла в 4 слова, то мы получим следующие шинглы:

  • Рерайтинг текста переписывание способ
  • способ трансформации текста интернет-ресурсов
  • интернет-ресурсов, заключается в изменении
  • изменении лексического состава

Как видно, в данном отрывке текста шинглы имеют повторы первого и последнего слов. Это получило название «сочетание внахлест». Такой способ образования шинглов помогает максимально точно сравнить части текста с другими и получить максимально достоверный процент оригинальности. Повышение уникальности текста означает изменение шинглов.

  1. На третьем этапе происходит сравнение шинглов.

Это очень трудоемкий для поисковых систем процесс, когда надо сравнить один раздробленный на мелкие шинглы текст с тысячами тысяч таких же шинглов. Если Антиплагиат онлайн найдет много одинаковых – он снизит процент уникальности.

Сам алгоритм, а также принцип достижения 100-процентной уникальности не афишируется. Кроме шинглов, существует также выделение в тексте поисковых фраз с указанием размера. Размер поисковых фраз означает минимальное количество слов в ключевой фразе, которая может быть введена в поисковую систему. Например, фраза «что такое уникальность текста» содержит 4 слова. Если изменить этот показатель до 3, то получится поисковая фраза «что такое уникальность», и изменятся результаты проверки.

Уникальность текста: открытые вопросы

Поскольку алгоритмы поиска и сравнений текстов отсутствуют в открытом доступе, у копирайтеров и студентов остается немало открытых вопросов:

  1. Сколько повторений шинглов и поисковых фраз должно быть, чтобы уникальность начала снижаться?
  2. Может ли подбор синонимов увеличить уникальность текста?
  3. Является ли уникальным текст с низким процентом рерайтинга?

На все эти вопросы можно дать один однозначный ответ: если текст написан на основе собственных суждений и мнений (или прошел обработку на сервисе «Антиплагиат-Экспресс»), его уникальность достигает отметки 90% и выше. Это оптимальный показатель уникальности, за чертой которого начинается бешеный успех Вашего интернет-бизнеса (а также «рубеж» для студентов, которые не знают, как пройти Антиплагиат).

Пара слов о нечестном повышении уникальности

После того, как вы проверите текст на уникальность и увидите, что она низкая, вы заходите поднять это значение. Но тут нужно быть очень осторожным и никогда не использовать сервисы синонимизации.

Кроме стандартных словарей синонимов, которые можно легально проверять и использовать онлайн для того, чтобы повысить уникальность текста, существуют так называемые «сервисы синонимизации текстов». Работают они следующим образом: нечестный автор или экономный студент регистрируются в системе и отдают уже готовые письменные работы на «синонимизацию». Далее это текст средствами сервиса переписывается с использованием одних синонимов, и в конце концов заказчик получает переписанную и на первый взгляд новую работу. Вроде бы все хорошо, проверка уникальности текста онлайн показывает неплохой результат. Но не стоит забывать про обратную сторону медали!

Каковы недостатки?

  • Некачественно. Не всегда имеют в штате редакторов, которые могли бы исправлять автоматические ошибки. Качество текста на выходе соответствуют «творениям» онлайн-переводчиков.
  • Неэффективно. Большинство программ по проверке уникальности контента (Антиплагиат Киллер (Killer) и т.п.) имеют алгоритмы для определения синонимов, поэтому значительно увеличить оригинальность письменной работы не получится все равно.
  • Недешево. Они принимают денежные суммы за свои услуги, но ни один из них не составляет техническое задание, не имеет собственного стиля письма, и им чужды приемы «живого» языка. Кроме того, ответственность полностью перекладывается на пользователей, даже если заказчик/преподаватель остается недоволен результатами синонимизации.

Важно также помнить, что в любом случае нельзя изменять тексты нормативных актов. Их искажение может привести к неправильному пониманию и непреднамеренному (или умышленному) злодеянию. А это уже совсем другая степень ответственности. Поэтому, если после того, как вы проверили уникальность текста, но она оказалась низкой, лучше обратиться к профессионалам, для ее повышения. Например, к Антиплагиат Экспресс, которые сделают курсовую или диплом уникальными на 4 минуты и при этом сам текст не изменится, не будет подчеркиваться красным и верстка не поплывет. Картинки, таблицы и списки останутся на своих местах!

Если у вас имеются какие-то вопросы — позвоните нам, у нас круглосуточная поддержка клиентов!

8-800-550-55-87
звонок бесплатный

Загрузить работу


Сегодня
9 студентов повысили уникальность своих работ. А всего —
521837 студентов

Сравнить текст онлайн — Показать разницу в тексте

Сравните тексты

Есть два файла с очень похожим содержимым? Не волнуйтесь! Мы сравним их для вас!

Сравнение файлов, текстов, документов и выявление дублирования еще никогда не было таким простым.

Встречайте самый удивительный способ выделить различия в вашем тексте! Это, несомненно, простой в использовании онлайн-инструмент для наиболее эффективного сравнения текста.Это позволяет каждому пользователю без проблем сравнивать некоторый контент в Интернете. Этот невероятный инструмент позволяет каждому просто провести онлайн-сравнение текстов и найти различия между двумя текстами. Супер простая процедура включает в себя всего один шаг; вставьте два текста в отдельные поля и нажмите кнопку сравнения, чтобы увидеть различия. Два текста будут отображаться на экране рядом с выделенными различиями. Этот удивительный инструмент не только выделяет слова в кластере строк, которые влекут за собой разницу.Если ваш текст длинный, он также предлагает ссылки, которые помогут вам перейти от одной разницы к другой.

Почему мы?

Мы предлагаем безопасный и надежный инструмент для поиска разницы в двух текстах! Да, мы не сохраняем и не делимся текстом, который вы вставляете. Однако, если ваши тексты содержат конфиденциальную информацию для сравнения, мы рекомендуем вам использовать автономный инструмент. Необходимость сравнивать некоторые тексты в Интернете со временем возрастает, и мы поняли, насколько часто приходится анализировать различия в тексте, будь то текстовый документ или огромный абзац кодов и числовых данных.Хотя существует множество существующих инструментов, которые обещают предложить аналогичную услугу, но не были созданы специально для быстрого и точного сравнения!

Вместо того, чтобы тратить драгоценное время и усилия тысяч людей по всему миру, мы создали простой инструмент для сравнения текста, предлагающий самый продвинутый и мощный способ проверки различий текста в Интернете.

Зачем нужно сравнивать тексты?

Что ж, если вам поручили задачу или задание по переписыванию, лучше проверить свой контент на наличие различий, прежде чем отправлять его по почте.Будьте уверены в оригинальности нового контента до его публикации, этот спасительный трюк сделает ваш контент более ценным для клиентов, а также более заметным для поисковых систем.

Кроме того, с помощью нашего инструмента сравнения текстов вы также можете отследить плагиат контента вашего веб-сайта. Уникальная и отчетливая идентичность очень важна для процветания любого бизнеса.

Вы можете легко искать копии своего офлайн-контента, вставляя текст, и таким образом весь сайт может быть очищен от плагиата.Наблюдая за изменениями в текстах рядом друг с другом, вы можете четко знать, что изменилось от одной версии к другой. Этот отличный профессиональный инструмент предлагает бесплатное решение для сравнения текста. Обладая отличными функциями, он позволяет каждому пользователю легко сканировать тексты и отслеживать дублирование между обоими файлами. Пришло время облегчить себе жизнь, попробовав быстрый и быстрый способ изучить различия между двумя текстами, пока не стало слишком поздно!

Средство проверки сходства текста

Средство проверки подобия текста помогает пользователям найти сходство между двумя текстовыми документами.
Сканирует данный контент и выделяет жирным шрифтом совпадающий текст, чтобы предотвратить плагиат контента.

Как использовать средство проверки сходства текста?

Чтобы использовать эту проверку сходства на плагиат, следуйте приведенным ниже рекомендациям:

  1. Напишите или вставьте содержимое в первое и второе поля ввода.
  2. Или загрузите файлы с локального устройства.
  3. Нажмите кнопку Проверить сходство .

Как это работает?

Средство проверки подобия сканирует каждую часть данного документа и находит совпадающее содержимое в течение нескольких секунд.
Не выделяет уникальное содержимое и показывает процент совпадающего содержимого как в первом, так и во втором файлах содержимого.

Зачем использовать нашу проверку сходства текста?

Средство проверки сходства эссе помогает пользователям находить сходство между двумя эссе и другими документами в Интернете.

Он также предоставляет следующие лучшие функции для поиска похожего текста между двумя документами.

Поддержка нескольких файлов

Эта функция позволяет проверить сходство, просто загрузив файлы формата DOC, TXT и PDF.

Выделяет похожий текст

После проверки всего документа он использует новейшие технологии и выделяет полужирным каждый фрагмент похожего текста.

Процент совпадающего текста

Проверяет заданные документы и показывает процент совпадающего текста как первого, так и второго содержания.

Конфиденциальность текстового файла

Наша программа проверки сходства абсолютно бесплатна и безопасна для любых целей.
Используя средство проверки, вам не нужно беспокоиться о конфиденциальности вашего написанного или загруженного текста.

Документ, который вы загружаете, автоматически удаляется с наших серверов, как только завершится процесс проверки.

Использование средства проверки подобия текста

Некоторые из основных применений этой онлайн-проверки сходства:

  • Веб-мастера могут использовать ее для сравнения содержимого двух веб-сайтов, чтобы проверить, имеют ли они одинаковый контент или нет.
  • Учащиеся могут использовать средство проверки сходства эссе, чтобы найти похожий текст в двух документах эссе.
  • Помогите пользователям найти дублированный контент на своих сайтах.Чтобы удалить плагиат из вашего контента, вы также можете использовать инструмент перефразирования.
  • Программисты могут использовать эту программу проверки, чтобы найти одинаковый код между двумя файлами.
  • Учителя могут использовать средство проверки сходства текста для сравнения работ двух учащихся.
  • Это помогает им выяснить, списали ли двое студентов на экзамене или нет.

Средство проверки различий — проверка различий между двумя файлами (текст)

Средство проверки различий поможет вам проверить разницу между двумя разными текстовыми файлами одним щелчком мыши.
Он сравнивает текст между двумя разными файлами и выделяет уникальный контент в течение нескольких секунд.

Как использовать средство проверки различий?

Чтобы использовать это средство проверки различий, выполните следующие простые шаги:

  1. Напишите или вставьте содержимое в указанные выше поля ввода.
  2. Или загрузите файлы с локального устройства в разных форматах.
  3. Нажмите кнопку «Проверить различия».

Как работает средство проверки различий?

Программа проверки сравнит указанные файлы и подсветит уникальный текст, записанный в обоих файлах.

Сравнивает текст построчно и проверяет возможную разницу между данными документами.
Если вы введете в средство проверки текст для сравнения двух файлов как:
 
Инструмент использует новейшие технологии и найдет каждый фрагмент уникального контента как:
 
Средство проверки быстро выделит разные слова, фразы и предложения, чтобы предотвратить публикация плагиата.

Вы также можете воспользоваться нашей проверкой на плагиат, чтобы убедиться, что отправляете оригинальный и уникальный контент.

Особенности онлайн-проверки различий

Без регистрации

Теперь нет необходимости завершать процесс регистрации, чтобы проверить разницу между различными текстовыми документами.

Онлайн-проверка различий абсолютно бесплатна и не требует регистрации для поиска уникального контента.

Поддержка файлов

Эта функция позволяет сравнивать текстовые файлы различных форматов, включая TXT, PDF, DOC и DOCX.

Выделяет различное содержимое 

Если программа проверки находит какие-либо уникальные слова или фразы, она выделяет их и выделяет жирным шрифтом желтого цвета.
 
Находит точно совпадающий контент
Средство проверки сканирует заданные документы и не меняет цвет точно совпадающего контента.

Преимущества использования средства проверки различий

Некоторые из основных преимуществ использования этого средства проверки:

  • Помогает веб-мастерам публиковать качественный контент путем сравнения и поиска уникального текста.
  • Экономит время при ручном сравнении файлов для одного и того же текста.
  • Программисты могут использовать эту программу проверки различий кодов для нахождения уникальности в разных кодах.
  • Вместо того, чтобы писать или вставлять контент, он позволяет пользователям загружать файлы в различных форматах.
  • Создает точные текстовые отчеты о сравнении за доли секунды.

Онлайн-инструмент сравнения текста для поиска различий в тексте

Сравнение текста — это онлайн-инструмент для поиска различий между текстовыми документами. Просто вставьте свой текст, чтобы сравнить и найти разницу.

Онлайн-инструмент сравнения текстов

Text Compare — это онлайн-инструмент, который можно использовать для выявления различий между различными типами текстовых документов.

Что такое сравнение текста?

Text Compare — это онлайн-инструмент для различения текста и сравнения двух текстов. Уникальность этого инструмента в том, что он очень надежный, эффективный и конфиденциальный. Он не сохраняет и не передает текст, который вы сравниваете. Это означает, что вы можете использовать этот инструмент для сравнения конфиденциальной информации без каких-либо проблем, потому что он полностью безопасен и надежен.

Этот невероятный инструмент для сравнения текстов доступен бесплатно, и вы можете использовать его для сравнения любого текста.Более того, у него есть три разных варианта: символы, слова и строки. Итак, если вы хотите сравнить каждый символ двух текстов, вы можете сделать это с помощью Text Compare.

Важность сравнения текста

Может быть несколько причин, по которым вы хотите сравнить два разных текста. Например, переписывая документ или задание, проверьте оригинальность записи в блоге или сделайте сравнение по любой другой причине. В отличие от многих программ проверки на плагиат, вы можете использовать Text Compare для бесплатной проверки различных типов письма на плагиат.Таким образом, Text Compare — очень универсальный инструмент, который вы найдете полезным по разным причинам.

Как использовать сравнение текста?

Text Compare — чрезвычайно простой и удобный инструмент, который может легко использовать каждый. Все, что вам нужно сделать, это вставить два текста в данные поля. Как только вы вставите тексты, инструмент автоматически сравнит тексты и выдаст результаты ниже.
Оба текста объединяются в выводе, а различия выделяются красным цветом.Для длинных фрагментов текста вы можете использовать ссылки для перехода от одного отличия к другому.

WordHoard — Сравнение текстов

WordHoard — Сравнение текстов

Сравнение коллокатов

Содержание

Аннотации


Сравнение текстов

Вы видели, как WordHoard позволяет вам
сравнивать отдельные словоформы и словосочетания в текстах.WordHoard может
также сравнить два текста, вычислив единую общую меру
сходство документов .
Чем более схожа лексика двух текстов, тем выше
значение меры сходства.
Мера подобия помогает ответить на вопросы
например, «Какие другие трагедии Шекспира больше всего похожи на Гамлета?»

Чтобы вычислить значение подобия, WordHoard создает список всех
уникальные словоформы выбранного типа (орфография или лемма), которые появляются
в любом из текстов для сравнения.Затем в каждом тексте WordHoard присваивает
ненулевой балл каждой словоформе из общего списка, который появляется
в этом тексте или ноль для каждой словоформы, которая не появляется.
Эта оценка может быть просто количеством раз, которое слово появляется в
текст или значение 1, когда слово появляется, и 0, когда его нет.
Например, лемма «думать (v)» встречается в «Гамлете» 56 раз.
так что мы могли бы использовать 56 баллов для Гамлета.
В «Отелло» слово «думать (v)» встречается 86 раз, так что его оценка в «Отелло» была бы
быть 86. Или мы могли бы просто присвоить значение 1 «думать (v)» в
и Отелло, и Гамлета, поскольку эта лемма появляется в обоих произведениях.

Количество уникальных словоформ представляет собой количество измерений или
оси в многомерном пространстве словоформы. Каждая ось соответствует одному
уникальная форма слова. Числовая оценка словоформы в тексте обеспечивает
положение или координата этого текста на каждой оси словоформы.
Совокупность баллов для всех словоформ в тексте определяет
координаты или расположение текста в пространстве словоформы.
Это геометрическое представление позволяет WordHoard использовать векторные
арифметика для вычисления мер подобия.

Чем ближе геометрическое расстояние координат двух текстов
в пространстве словоформ, тем больше сходство текстов.
Тексты с похожей лексикой, на что указывают баллы по словоформам,
должны располагаться близко друг к другу в пространстве словоформ, а тексты с разными
словарный запас должен быть далеко друг от друга.
Различные способы присвоения значений баллов словоформам в сочетании с
различные методы измерения геометрического расстояния от
одного текстового вектора к другому, приводят к разным оценкам текста
сходство.

WordHoard вычисляет следующие пять наиболее часто используемых показателей документа.
сходство.

  1. Подобие косинуса использует
    количество раз, когда словоформа появляется в произведении в качестве партитуры.
    Например, лемма
    «think (v)» встречается в «Гамлете» 56 раз, поэтому его оценка равна 56.
    для Гамлета. В «Отелло» «думать (v)» встречается 86 раз.
    Словоформе присваивается 0 баллов за любое произведение, в котором
    форма слова не появляется.

    WordHoard вычисляет значение сходства по косинусу для двух произведений
    путем вычисления скалярного произведения векторов векторов оценок
    для двух произведений, разделенных на квадратный корень из
    произведение векторных скалярных произведений каждого вектора очков на самого себя.
    Скалярное произведение вектора числителя представляет собой сумму произведений для каждого
    оценка словоформы в двух интересующих произведениях. Например, когда
    сравнение Гамлета и Отелло, одна из составляющих
    Сумма числителя будет произведением баллов за «думать (v)» в
    Гамлет и Отелло, или 56*86.Значение знаменателя равно
    находится путем умножения векторного скалярного произведения вектора оценки
    для Гамлета с собой и Отелло с собой и принимая
    квадратный корень из произведения. Полученное отношение представляет собой значение
    от 0,0 (полностью не похоже) до 1,0 (полностью похоже)
    что свидетельствует о сходстве двух произведений.


    косинусное сходство = (W1 . W2) / (|W1| * |W2|)



    где W1 — вектор оценок первой работы, W2 — оценка второй работы.
    вектор оценки.».» представляет операцию скалярного произведения.
    «|а|» представляет евклидову длину вектора a ,
    что является квадратным корнем скалярного произведения
    вектора с самим собой.

    Геометрически значение сходства косинусов равно тригонометрическому
    косинус угла между двумя векторами счета в
    многомерное словесное пространство. Чем меньше угловой разнос,
    тем ближе два текста лежат в словесном пространстве.Знакомые
    со статистикой распознает косинусное подобие как близкое
    относительно обычно используемой корреляции момента произведения Пирсона
    для двух векторов данных. Коэффициент корреляции Пирсона
    представляет собой угловое расстояние между двумя нормализованными
    векторы данных, измеренные от среднего, в то время как косинусное сходство
    измеряет угловое разделение двух векторов данных, измеренное от
    нуль.

    Значение косинусного сходства имеет тенденцию быть более либеральным и
    обычно указывает на то, что два текста более похожи, чем другой
    меры ниже.

  2. Вычисляется двоичный коэффициент косинусного сходства .
    точно так же, как подобия регулярного косинуса, за исключением того, что
    словоформа получает 1 балл, когда появляется
    появляется в произведении и 0, когда не появляется.

    Тот же метод бинарной оценки используется для остальных бинарных
    коэффициенты ниже.


    Двоичное косинусное сходство =
    |W1 пересечение W2| / (|W1| * |W2|)



    где «пересечение» — это оператор пересечения множеств.

  3. Двоичный коэффициент кости соответствует двоичному значению косинуса
    когда векторы оценок для двух сравниваемых работ
    содержат точно такое же количество ненулевых элементов. Двоичный файл
    косинус штрафует меньше, чем коэффициент кости, когда число
    векторных записей с ненулевыми баллами сильно отличается для
    две работы.
    Значение Dice, равное 0,0, означает, что две работы совершенно не похожи, в то время как
    значение кубика 1.0 означает, что две работы идентичны.


    Коэффициент кости =
    ( 2 * |W1 пересечение W2| ) / (|W1| + |W2|)

  4. Двоичный коэффициент Жаккара присваивает меньшее сходство
    значения для случаев с малым перекрытием, чем коэффициент Дайса. Чем меньше
    количество общих словоформ, тем меньше значение
    Коэффициент Жаккара относительно коэффициента Дайса.


    Коэффициент Жаккара = |W1 пересечение W2| / |W1 объединение W2|



    где «объединение» — это оператор объединения множеств.

  5. Двоичный коэффициент перекрытия равен 1,0, когда все
    словоформы со значением оценки, равным 1, одинаковы в обоих
    произведения сравниваются.


    Коэффициент перекрытия = |пересечение W1 W2| / мин(|W1| , |W2|)



    где «min» означает использование минимального значения двух его аргументов.

Было предложено много других мер подобия.
Вы можете написать
скрипт для расчета вашей любимой меры сходства должен
WordHoard не предоставляет его.

В качестве примера попробуем ответить на следующие два вопроса.

  1. «Какая другая трагедия Шекспира больше всего похожа на Гамлета?»

  2. «Какая другая трагедия Шекспира меньше всего похожа на Гамлета?»

Начните с выбора «Сравнить тексты» в меню «Анализ».WordHoard отображает следующий диалог.

Поля диалога следующие.

  • Word Form определяет тип словоформы,
    «Слово» есть. Вы можете указать либо написание, либо лемму.

  • Текст анализа содержит первую работу или набор работ
    для сравнения. Это может быть корпус, произведение, рабочий набор или набор слов.
    В нашем примере мы выбираем произведение «Гамлет».

  • Reference Text предоставляет второй набор работ.
    Это может быть то же самое, что и текст анализа, если вы хотите
    сравнить все работы в наборе для анализа
    с каждой из других работ в наборе для анализа.
    В нашем примере мы выбираем набор работ «Трагедии Шекспира».
    как эталонный набор.

  • Для целей сравнения оба анализа
    и справочные тексты могут быть разбиты следующим образом.

    • Агрегаты и рабочие детали
      просит WordHoard отображать сравнения после слияния
      все слова во всех произведениях вместе. Это позволяет
      вам сравнить произведение с корпусом в целом,
      Например.

    • Разбивка по работам по умолчанию.
      WordHoard отображает сравнения на рабочем уровне.

    • Разбивка по рабочим частям
      просит WordHoard отображать сравнения в
      уровень рабочей части.Это полезно, если вы создали рабочий набор
      содержащие интересующие части работы.

    В нашем примере мы выбираем значение по умолчанию «Разбить по работам».
    как для анализа, так и для справочных текстов, поскольку
    мы хотим посмотреть на сравнения между Гамлетом в целом и
    каждой отдельной трагедии.

Выходная таблица содержит шесть столбцов.

  1. Первый столбец содержит названия работ или частей работ.
    сравнивается. Короткие названия используются для произведений,
    в то время как теги используются для рабочих частей. Этот
    предотвратить распространение этого столбца по всему экрану.
    Вывод изначально сортируется по этому первому столбцу.

    Вы можете найти теги для работ и рабочих частей в
    Окно содержания.
    Поскольку мы смотрим пьесы Шекспира, выберите пьесу Шекспира.
    вкладку в окне оглавления.Теперь выберите «Отображать теги».
    флажок. Рабочие теги отображаются в скобках после каждого названия работы.

  2. Второй столбец содержит косинусное сходство.

  3. Третий столбец содержит
    бинарный косинусный коэффициент подобия.

  4. Четвертый столбец содержит двоичный коэффициент Дайса.

  5. Пятый столбец содержит двоичный коэффициент Жаккара.

  6. Шестой столбец содержит двоичный коэффициент перекрытия.

Давайте пересортируем вывод, щелкнув заголовок столбца для двоичного
косинус, удерживая клавишу Shift. теперь появляются результаты
отсортированы в порядке убывания значения двоичного косинуса.

Теперь мы можем ответить на наш вопрос «Какая из трагедий Шекспира
больше всего похож на Гамлета».
Используя двоичную косинусную меру, пьеса больше всего похожа на Гамлета с точки зрения
использования леммы — это Отелло с двоичным значением косинуса 0.5198 .
Это неудивительно, учитывая, что в обеих пьесах есть темы мести и
больше внутреннего диалога, чем обычно.
Пьеса, менее всего похожая на Гамлета, — это «Тит Андроник».
двоичное значение косинуса 0,4622 . Коэффициенты Дайса и Жаккара
приводят к такому же выводу. Двоичное значение перекрытия размещает
«Юлий Цезарь» как трагедия, наиболее похожая на Гамлета и
Король Лир как минимум похож. Значение косинуса, основанное на счете, ставит
Макбет как самая похожая на Гамлета пьеса с Титом Андроником снова
как наименее похожий.


Сравнение коллокатов

Содержание

Аннотации

Инструмент сравнения кода

Используйте этот бесплатный онлайн-инструмент Code Diff Tool для сравнения двух текстовых файлов.

Этот инструмент позволяет легко выделить различия между двумя введенными текстами. Использовать инструмент очень просто; введите два текста в отдельные поля, и вы можете увидеть результат прямо ниже. Он графически покажет вам различия между двумя текстовыми областями, выделив измененные области красным цветом. Вы можете выбрать, хотите ли вы видеть разницу между двумя заданными текстами по символам, словам или строкам.

Утилита diff — это инструмент сравнения данных, который вычисляет и отображает различия между двумя файлами.Он отображает изменения, сделанные в стандартном формате, так что и люди, и машины могут понять изменения и применить их: при наличии одного файла и изменений можно создать другой файл. Он используется для отображения изменений между двумя версиями одного и того же файла. Современные реализации также поддерживают двоичные файлы. Выходные данные называются «diff» или «заплатами», так как выходные данные могут быть применены с программным патчем Unix.

Утилита diff была разработана в начале 1970-х годов для операционной системы Unix.Окончательная версия была полностью написана Дугласом Макилроем. Алгоритм стал известен как алгоритм Ханта-Макилроя.

Изменения с 1975 года включают улучшения основного алгоритма, добавление полезных функций в команду и разработку новых форматов вывода. Базовый алгоритм описан в статьях «Алгоритм разности O (ND)» и его «Вариации» Юджина В. Майерса и в «Программе сравнения файлов» Уэбба Миллера и Майерса. Алгоритм был независимо обнаружен и описан в «Алгоритмах приближенного сопоставления строк» ​​Эско Укконена.Первые версии программы diff были разработаны для сравнения строк текстовых файлов, ожидая, что символ новой строки разделит строки. К 1980-м годам поддержка двоичных файлов привела к изменению дизайна и реализации приложения.

Зачем использовать инструмент сравнения кода?

В настоящее время очень распространено копирование текста с одного сайта и размещение его как собственного контента, что не является профессиональным и называется плагиатом. Этот инструмент — то, что вам нужно для предотвращения плагиата.Вы копируете два текста, и инструмент покажет вам, какие части являются плагиатом. А также примите во внимание, что плагиатный контент приносит меньше трафика. Когда ваш контент можно найти на других веб-сайтах, он приносит меньше трафика, потому что вы не предоставляете хороший контент своим посетителям.

Плагиат может быть опасен, поскольку поисковые системы используют сканеры для индексации различного контента сайта в своих базах данных. Если два или более веб-сайтов содержат одинаковый контент, поисковые системы не будут знать, какая версия контента должна быть сохранена, а какая удалена.Страницы с контентом с лучшим рейтингом и качеством сохраняются, а остальные игнорируются. Таким образом, этот инструмент поможет вам создавать более качественный контент и держаться подальше от плагиата.

Есть много преимуществ, которые предоставляет Code Diff Tool:

  1. Одним из преимуществ является то, что вам не нужно читать одно и то же снова и снова. Например, программист может найти код одного и того же типа, написанный немного по-другому. Инструмент позволит программистам легко сравнивать коды со стандартными версиями и выделять только различия.Это лучший выбор и быстрый способ найти ошибки в коде, сравнивая его с исходным кодом. По сравнению со стандартной версией, она выделит ошибку, и ошибки можно будет удалить.
  2. Еще одним преимуществом является то, что инструмент Code Diff Tool экономит время. Вам не нужно тратить время на чтение двух текстов снова и снова, чтобы найти различия. Вы просто должны копировать и вставлять тексты и сразу ловить результат. Найдите похожие части двух текстов за несколько секунд.
  3. Это также отличный инструмент для учителей, чтобы сравнить две работы учеников. В школах или университетах многие ученики копируют работы друг друга или просто копируют один раздел работы, что затрудняет поиск украденной части учителями. Вот почему этот инструмент будет очень полезен учителям, чтобы легко получить плагиатные части работ.
  4. Плагиат крайне опасен для блоггеров. Если вы пишете пост в блоге, он должен быть максимально уникальным, чтобы привлечь ваших пользователей.Этот инструмент поможет вам сравнить ваш текст и подозрительный текст, который, по вашему мнению, похож на ваш контент, и если вы обнаружите плагиат, вы можете сообщить этому человеку, чтобы он просто удалил его.

Сравнение документов

iThenticateUserWebsite

Эта функция доступна только по запросу или при наличии подписки на проверку подобия Crossref. Если вы хотите получить доступ к сравнению документов, обратитесь к представителю Turnitin. Эта функция недоступна для отдельных учетных записей.

Сравнение документов позволяет загрузить один основной документ для сравнения с максимум пятью документами сравнения. Любые документы , которые вы загружаете для сравнения документов, не будут индексироваться и не будут доступны для поиска среди любых будущих отправлений.

Загрузка для сравнения документов

Вы можете получить доступ к сравнению документов через страницу папок. Выберите ссылку Сравнение документов в меню Отправить документ  .

На экране сравнения документов можно выбрать один основной документ и до пяти документов для сравнения.

Выберите папку назначения, в которую вы хотите загрузить сравнение документов.Здесь вы получите доступ к отчету о сходстве для сравнения.

Для основного документа укажите имя и фамилию автора вместе с названием документа. Если вы не укажете название и данные об авторстве, имя файла загруженного документа будет использоваться в качестве названия, а данные об авторстве останутся пустыми.

Если вы вошли в систему как администратор, у вас будет возможность назначить отчет о сходстве сравнения группе отчетности, выбрав ее из раскрывающегося списка Группа отчетности .Подробнее о группах отчетности можно узнать здесь.

Выберите Выберите Файл , чтобы открыть окно браузера файлов. Отсюда вы можете выбрать файл, который хотите загрузить в качестве основного документа.

Вы можете выбрать до пяти документов для сравнения, чтобы сравнить их с вашим основным документом. Им не нужно давать заголовки и сведения об авторстве. Каждое из имен файлов должно быть уникальным.

Выберите Выберите «Файлы» , чтобы открыть окно браузера файлов. Здесь вы можете выбрать файлы, которые хотите загрузить в качестве документов для сравнения.

Требования к файлам для основного документа и документа сравнения можно просмотреть в правой части экрана.

Загрузка основного документа для сравнения документов будет стоить вам отправки одного документа. Загруженные сравнительные документы не будут стоить вам каких-либо представлений.

Если вы хотите удалить файл из сравнения перед загрузкой, выберите красный значок x рядом с файлом.

Чтобы загрузить файлы для сравнения, выберите Загрузить .

Средство просмотра документов

После того как ваш документ будет загружен и сравнен с документами для сравнения, он появится в выбранной целевой папке.

Эта загрузка будет иметь пометку «Сравнение документов» под заголовком документа, чтобы показать, что это загрузка для сравнения и не была проиндексирована.

Загрузке будет присвоена оценка сходства с выбранными документами для сравнения. Это можно найти в колонке отчета. Выберите процент сходства, чтобы открыть сравнение документов в средстве просмотра документов.

Средство просмотра документов разделено на три части.

В верхней части экрана на панели информации о бумаге отображаются сведения об основном документе. Это включает в себя название документа, автора, дату обработки отчета, количество слов, количество предоставленных документов для сравнения и количество из этих документов, совпадающих с основным документом.

Левая панель — текст статьи. Это текст вашего основного документа. Соответствующий текст выделен красным цветом.

Ваши сравнительные документы появятся на панели источников справа. На этой панели подробно описаны случаи совпадения текста в отправленных документах.

По умолчанию сравнение документов открывает средство просмотра документов в представлении Все источники . В этом представлении будут перечислены все документы для сравнения, которые вы загрузили. Каждый документ сравнения имеет процентное соотношение, указывающее количество содержимого в них, которое аналогично основному документу. Если в сравниваемом документе нет текста, совпадающего с основным документом, рядом с ним будет отображаться 0 %.

Обзор совпадений

Сравнение документов также можно просмотреть в режиме Обзор совпадений  . В этом представлении сравниваемые документы будут перечислены первыми с наибольшим процентом совпадения, а все источники будут показаны вместе с цветовой кодировкой на бумажном тексте .