如何用python_33

使用Python实现论文查重通常涉及以下步骤：

数据预处理

对原文和抄袭版论文进行分词，可以使用`jieba`库进行中文分词。

提取词汇及其出现次数，形成向量表示。

相似度计算

利用余弦相似度、欧氏距离或海明距离等算法计算两个向量的相似度。

输出结果

将计算得到的相似度以浮点型数值输出到指定文件中，精确到小数点后两位。

 import jieba from collections import Counter import sys def read_file（file_path）: with open（file_path, 'r', encoding='utf-8'） as file: return file.read（） def write_file（file_path, content）: with open（file_path, 'w', encoding='utf-8'） as file: file.write（content）  def calculate_similarity（text1, text2）: words1 = set（jieba.cut（text1）） words2 = set（jieba.cut（text2）） counter1 = Counter（words1） counter2 = Counter（words2） dot_product = sum（counter1[word] * counter2[word] for word in counter1 if word in counter2） magnitude1 = sum（v  2 for v in counter1.values（）） 0.5 magnitude2 = sum（v  2 for v in counter2.values（）） 0.5 return dot_product / （magnitude1 * magnitude2） if magnitude1 and magnitude2 else 0.0 def main（original_path, plagiarized_path, output_path）: original_text = read_file（original_path） plagiarized_text = read_file（plagiarized_path） similarity = calculate_similarity（original_text, plagiarized_text） write_file（output_path, f"相似度：{similarity:.2f}"） if __name__ == "__main__": if len（sys.argv） != 4: print（"使用方法：python check_plagiarism.py 
  
    
  <原文文件路径> 
   <抄袭文件路径> 
    <输出文件路径>
      "） 
     
    
   sys.exit（1） original_path = sys.argv plagiarized_path = sys.argv output_path = sys.argv main（original_path, plagiarized_path, output_path） 

要运行此脚本，请将其保存为`check_plagiarism.py`，然后在命令行中执行：

 python check_plagiarism.py 
  
    
  <原文文件路径> 
   <抄袭文件路径> 
    <输出文件路径> 
    
   

其中` <原文文件路径> `、` <抄袭文件路径> `和` <输出文件路径> `分别代表原文文件、抄袭版论文文件的绝对路径和输出答案文件的绝对路径。

请注意，以上代码示例是一个简化的版本，实际应用中可能需要考虑更多细节，如处理特殊字符、大小写敏感问题、停用词过滤等。此外，对于更复杂的查重需求，可能需要使用更先进的自然语言处理技术，如TF-IDF、n-gram模型或词嵌入（word embeddings）。