text 文本去重行

 1 #include <iostream> 
 2 #include <set> 
 3 #include <fstream> 
 4 #include <string> 
 5 using namespace std; 
 6 
 7 int main() 
 8 { 
 9     set <string> s; 
10     string str; 
11     ifstream in("source.txt");     
12     ofstream out("result.txt"); 
13 
14     while(getline(fin,str))   //按行读取
15     { 
16         s.insert(str); 
17     } 
18 
19     for(set<string>::iterator it=s.begin(); it!=s.end(); ++it) 
20         out < <*it < <"\n";   //按行输出
21 
22     in.close(); 
23     out.close(); 
24 
25     return 0;
26 } 

转载于:https://www.cnblogs.com/kevinGaoblog/archive/2012/07/18/2598246.html

### Dify 文本方法与实现 Dify 是一款基于大模型构建的对话应用开发平台,提供了丰富的功能来满足不同应用场景的需求[^2]。虽然其官方文档并未明确提及具体的文本方法或工具,但从其实现原理和技术栈可以推测可能采用的技术方案。 #### 基于嵌入向量的相似度计算 一种常见的文本方式是利用文本嵌入技术将文本转换为高维向量表示,随后通过计算余弦相似度或其他距离度量方法判断两段文本是否复。例如,`text-embedding-3-large` 这种多语言嵌入模型能够有效捕捉语义信息并支持多种语言环境下的文本比较[^1]。因此,在 Dify 的环境中,可以通过以下流程实现: 1. **加载预训练嵌入模型** 使用 `text-embedding-3-large` 或其他类似的高质量嵌入模型对输入文本进行编码。 2. **存储历史记录的嵌入向量** 将每一段已处理过的文本及其对应的嵌入向量保存到数据库中(如 Redis、Elasticsearch 等),以便后续快速检索。 3. **实时检测新文本复性** 对新的输入文本执行相同的嵌入操作,并将其与已有数据集中的嵌入向量逐一比较。如果发现某一对之间的相似度超过设定阈值,则认为该文本存在复现象。 以下是伪代码示例展示如何基于 Python 和 OpenAI API 完成上述逻辑: ```python import openai from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import numpy as np def get_embedding(text, model="text-embedding-3-large"): response = openai.Embedding.create(input=text, model=model) return response['data'][0]['embedding'] def check_duplicate(new_text, stored_embeddings, threshold=0.85): new_vector = np.array(get_embedding(new_text)).reshape(1, -1) similarities = [] for emb in stored_embeddings: sim = cosine_similarity(new_vector, np.array(emb).reshape(1, -1))[0][0] similarities.append(sim) max_sim = max(similarities) if similarities else 0 return True if max_sim >= threshold else False # Example usage stored_texts = ["hello world", "hi there"] stored_embeddings = [get_embedding(t) for t in stored_texts] new_input = "hello everyone" is_duplicated = check_duplicate(new_input, stored_embeddings) print(f"Is duplicated: {is_duplicated}") ``` 此脚本展示了基本思路,实际部署时还需要考虑性能优化以及大规模数据管理等问题。 --- #### 数据库层面的解决方案 除了借助自然语言处理手段外,也可以单纯依靠关系型或者非关系型数据库的功能完成简单的字符串匹配任务。比如 MySQL 提供了全文索引机制;而 Elasticsearch 则内置了更高级别的分词器和查询解析引擎,允许灵活定义近似程度参数从而识别变体形式的内容副本。 对于像 Dify 这样的项目而言,通常会结合以上两种策略共同发挥作用——既依赖机器学习算法挖掘深层次含义上的关联性,又辅以传统计算机科学技巧提升效率降低成本开销。 ---
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