文档查重，论文查重，相似度算法，pdf文档操作

Question

#文档查重解决方案

内部论文或其他文档的查重

查重文档为word 和 pdf 格式的文档

需要对内部的文本 和 图片进行查重

初步想法是使用余弦相似度查重

用poi操作文档

现在遇到几个问题

• pdf文档识别的不精确
• pdf文档内的图片提取效率过低
• 各种论文格式区别较大 ， 对于查重的干扰较大
• 查重后需要对重复数据标记 ， 如何高效解决

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题：如何解决文档查重的问题，特别是对于不同格式和包含图片的文档？ 解决方案：

1. 识别不精确的pdf文档 对于精准的pdf文档识别，可以考虑使用OCR技术，将pdf中的文字转化为可编辑的文本，再进行查重。目前市面上有很多OCR工具可以使用，如ABBYY FineReader、Adobe Acrobat等。
2. 图片提取效率低的pdf文档 对于图片提取效率低的pdf文档，可以考虑使用pdf转图片的工具，将pdf中的图片转化为图片格式，再进行处理和查重。市面上也有很多pdf转图片的工具，如Adobe Acrobat、PDFtoIMAGE等。
3. 不同格式和包含图片的论文查重 对于不同格式和包含图片的论文，可以使用通用性较强的查重算法来解决，如余弦相似度算法。针对格式的干扰，可以在预处理阶段进行格式的固定化，统一转化为指定格式的文本，再进行查重。
4. 标记重复数据的高效解决 对于标记重复数据，可以使用数据对齐的方法，将重复的数据对齐，并进行标记。具体方法可以使用Dataweave或者Python Pandas库进行实现。 案例： 我们可以使用Java中的Apache POI库和Python中的Dataweave库来完成文档查重任务。 Java代码：

// 使用POI库操作Word文档和pdfBOX库操作pdf文档
public class DocumentUtil {
    public static String readWord(File file) { 
        // 使用POI库操作Word文档逻辑 
    }
    public static String readPdf(File file) { 
        // 使用pdfBOX库操作pdf文档逻辑 
    }
}
// 使用余弦相似度算法计算文本相似度
public class CosineUtil {
    public static double getCosineSimilarity(String text1, String text2) {
        // 余弦相似度算法逻辑 
    }
}
// 使用Java标准库标记重复数据
public class DataUtil {
    public static List<Integer> markDuplicates(List<String> dataList) {
        Map<String, Integer> dataMap = new HashMap<>();
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) {
            String data = dataList.get(i);
            if (dataMap.containsKey(data)) {
                result.add(dataMap.get(data));
                result.add(i);
            } else {
                dataMap.put(data, i);
            }
        }
        return result;
    }
}

Python代码：

# 使用Python中的PyPDF2库操作pdf文档和Python内置open()方法操作Word文档
import PyPDF2
def readWord(file):
    with open(file, 'r') as f:
        text = f.read()
    return text
def readPdf(file):
    text = ""
    with open(file, 'rb') as pdf_file:
        reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
        for i in range(reader.getNumPages()):
            page_text = reader.getPage(i).extractText()
            text += page_text
    return text
# 使用Python中的sklearn库计算余弦相似度
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def getCosineSimilarity(text1, text2):
    similarity = cosine_similarity(text1, text2)[0][0]
    return similarity
# 使用Dataweave库标记重复数据
import dataweave as dw
def markDuplicates(dataList):
    df = dw.to_dataframe(dataList)
    duplicates = df[df.duplicated(keep=False)]
    result = duplicates.index.to_list()
    return result

这些代码采取不同的库和方法来实现文档查重任务，可以根据实际需求选择使用不同的语言和库来实现。