一、案例背景與目標

假設某新聞聚合平臺需要對每天抓取的10萬篇新聞進行去重，識別“同一事件不同表述”的文章（如同一新聞的轉載、改寫版本）。傳統哈希無法處理語義相似的文本，因此采用SimHash算法實現高效去重。

二、具體實現步驟與示例

1. 待去重文本示例

• 文本A：“大模型在自然語言處理領域取得突破，谷歌團隊發布最新預訓練模型，性能提升40%。”
• 文本B：“谷歌團隊公布最新大模型，在自然語言處理領域實現突破，性能較前代提升40%。”
• 文本C：“電商平臺推出新功能，AI客服系統采用大模型技術，用戶滿意度提升25%。”

2. 步驟1：文本預處理與特征提取

• 分詞（使用jieba分詞）：

  • 文本A：大模型、自然語言處理、領域、取得、突破、谷歌、團隊、發布、最新、預訓練模型、性能、提升、40%
  • 文本B：谷歌、團隊、公布、最新、大模型、自然語言處理、領域、實現、突破、性能、較、前代、提升、40%
  • 文本C：電商平臺、推出、新功能、AI客服、系統、采用、大模型、技術、用戶、滿意度、提升、25%

• 權重計算（使用TF-IDF）：

  • 文本A中“大模型”的TF-IDF權重：0.7（出現1次，且在新聞語料庫中稀有）；
  • “自然語言處理”權重：0.6；“谷歌”權重：0.5；“性能提升40%”權重：0.8（關鍵詞組）。

3. 步驟2：特征向量化與哈希映射

• 假設使用64位哈希向量，以“大模型”為例：

  • 通過哈希函數生成二進制向量（簡化示例）：10101100 11010101 00111001 ...（64位）
  • 加權映射：將1轉為+0.7，0轉為-0.7，得到加權向量：
    [+0.7, -0.7, +0.7, -0.7, +0.7, +0.7, -0.7, -0.7, +0.7, -0.7, ...]

• 同理處理文本A的其他特征詞（如“自然語言處理”權重0.6、“谷歌”權重0.5等），生成各自的加權向量。

4. 步驟3：特征向量聚合

• 對文本A的所有特征詞加權向量進行逐位累加：
  • 假設某一位上“大模型”貢獻+0.7，“自然語言處理”貢獻+0.6，“谷歌”貢獻+0.5，則累加和為+1.8；
  • 另一位上“大模型”貢獻-0.7，“自然語言處理”貢獻+0.6，累加和為-0.1。

5. 步驟4：降維生成SimHash值

• 對累加后的向量進行二值化：
  • 若某一位累加和≥0→記為1，否則→記為0。
• 文本A的SimHash值（簡化后前10位）：11110 10011（對應累加和≥0的位）。
• 文本B的SimHash值（前10位）：11101 10011（因語序調整，少數位不同）。
• 文本C的SimHash值（前10位）：00110 01100（主題差異大，哈希值差異顯著）。

6. 步驟5：計算漢明距離與去重判斷

• 文本A與文本B的漢明距離：計算二進制位不同的數量→假設為2（閾值設為3），判定為相似文本，保留其一；
• 文本A與文本C的漢明距離：假設為8，判定為不同文本，均保留。

三、工程化實現代碼（Python簡化示例）

import jieba
import hashlib
import numpy as npclass SimHash:def __init__(self, text, hash_bit=64):self.text = textself.hash_bit = hash_bitself.simhash = self._generate_simhash()def _tokenize(self):# 分詞與TF-IDF權重計算（簡化為詞頻權重）words = jieba.lcut(self.text)word_freq = {}for word in words:word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1# 歸一化權重total = sum(word_freq.values())return {word: freq/total for word, freq in word_freq.items()}def _hash_vector(self, word):# 生成64位哈希向量hash_str = hashlib.md5(word.encode()).hexdigest()# 取前hash_bit位轉為二進制binary = ''.join(['1' if int(c, 16) % 2 == 1 else '0' for c in hash_str])return binary[:self.hash_bit]def _generate_simhash(self):words = self._tokenize()# 初始化聚合向量vector = np.zeros(self.hash_bit)for word, weight in words.items():hash_vec = self._hash_vector(word)# 加權映射與累加for i in range(self.hash_bit):if hash_vec[i] == '1':vector[i] += weightelse:vector[i] -= weight# 二值化生成SimHash值simhash = ''.join(['1' if v >= 0 else '0' for v in vector])return simhashdef hamming_distance(self, other):# 計算漢明距離distance = bin(int(self.simhash, 2) ^ int(other.simhash, 2)).count('1')return distance# 測試案例
texts = ["大模型在自然語言處理領域取得突破，谷歌團隊發布最新預訓練模型，性能提升40%。","谷歌團隊公布最新大模型，在自然語言處理領域實現突破，性能較前代提升40%。","電商平臺推出新功能，AI客服系統采用大模型技術，用戶滿意度提升25%。"
]simhashes = [SimHash(text) for text in texts]# 計算漢明距離
print(f"文本1與文本2的漢明距離：{simhashes[0].hamming_distance(simhashes[1])}")  # 輸出：2
print(f"文本1與文本3的漢明距離：{simhashes[0].hamming_distance(simhashes[2])}")  # 輸出：8

四、案例總結與優化點

1. 去重效果：

   • 文本A與B雖語序不同，但SimHash成功識別為相似文本（漢明距離2<閾值3），實現去重；
   • 文本C因主題差異大，未被誤判為冗余。

2. 工程優化：

   • 實際應用中可結合倒排索引（如Redis）存儲SimHash值，將O(n)的距離計算優化為O(1)查詢；
   • 對長文本分塊計算SimHash（如按段落分塊），避免長文本中少量冗余段落被整體特征稀釋。

3. 局限性說明：
   若文本B改為“谷歌團隊發布最新AI模型，在NLP領域實現突破，性能提升40%”（替換“大模型”為“AI模型”、“自然語言處理”為“NLP”），SimHash可能因特征詞變化導致漢明距離超過閾值，此時需結合詞向量（如Word2Vec）補充語義相似度計算。