Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发…

多个维度判别文本之间相似度 情感维度 Sentiment/Emotion 感官维度 Sense 特定词的出现 词频 TF 逆文本频率 IDF 构建N个M维向量,N是文档总数,M是所有文档的去重词汇量 余弦相似度: A,B分别是两个词的向量 import nltk import math from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_si…

后台管理菜单 + 母板[css/content/js] 向后台提交数据[2种]:       1.  模态对话框(数据少操作,且Js复杂):        form表单 :优点:简单,前端提交后后台处理完成后直接redirect;                    缺点:无法显示错误信息        Ajax提交 :              - 有错误,显示错误:无错误,通过js的 location.relad() 刷新页面            - 有错误,显示错误:无错误,自己局部添…

一.python的异常处理 异常抛出处理机制: 1.若在运行时发生异常,解释器会查找相应的处理语句(handler) 2.若在当前函数无法找到,就将异常传给上层的调用函数,看是否能处理 3.如果在最外层(全局“main")中还是无法找到时,解释器退出,并打印出 traceback让用户找出错原因 try...except   异常捕捉,用except接收了这个IOError,pass代表实现了相应实现,什么也不做 #coding=utf-8 # except接收错误,不报错,pass代表实现了相…

Awesome-Repositories-for-NLI-and-Semantic-Similarity mainly record pytorch implementations for NLI and similarity computing REPOSITORY REFERENCE baidu/SimNet SEVERAL NTSC-Community/awaresome-neural-models-for-semantic-match SEVERAL lanwuwei/SPM_toolk…

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发…

前言 文章抄袭在互联网中普遍存在,很多博主都收受其烦.近几年随着互联网的发展,抄袭等不道德行为在互联网上愈演愈烈,甚至复制.黏贴后发布标原创屡见不鲜,部分抄袭后的文章甚至标记了一些联系方式从而使读者获取源码等资料.这种恶劣的行为使人愤慨. 本文使用搜索引擎结果作为文章库,再与本地或互联网上数据做相似度对比,实现文章查重:由于查重的实现过程与一般情况下的微博情感分析实现流程相似,从而轻易的扩展出情感分析功能(下一篇将在此篇代码的基础上完成数据采集.清洗到情感分析的整个过程). 由于近期时间上并不充…

编写此脚本的目的: 本人从事软件测试工作,近两年发现项目成员总会提出一些内容相似的问题,导致开发抱怨.一开始想搜索一下是否有此类工具能支持查重的工作,但并没找到,因此写了这个工具.通过从纸上谈兵到着手实践,还是发现很多大大小小的问题(一定要动手去做喔!),总结起来就是理解清楚参考资料.按需设计.多角度去解决问题. 脚本进行相似度分析的基本过程: 1.获取Bug数据.读取excel表,获取到“BugID”和“Bug内容” 2.获取指定格式的Bug关键字集合.使用“jieba包”,采用“搜索模式”,…

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以…

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花…