Определение одинаковых новостей из разных источников является нетривиальной задачей, требующей использования алгоритмов сравнения текста и анализа семантики. Ниже представлен подход к автоматическому распознаванию дубликатов новостей:
1. Предварительная обработка текста:
- Удалите все ненужные символы и знаки препинания.
- Приведите текст к нижнему регистру.
- Выполните лемматизацию или стемминг для приведения слов к их базовым формам.
2. Создание векторных представлений:
- Используйте модель векторизации слов, например, Word2Vec, FastText или GloVe, чтобы преобразовать каждое слово в вектор.
- Создайте векторное представление для каждой новости, объединив векторы ее слов.
- Можно использовать предварительно обученную модель для создания векторов.
3. Сравнение сходства:
- Примените алгоритм сравнения текста, такой как косинусное сходство, для сравнения векторных представлений двух новостей.
- Более высокое значение сходства указывает на более похожие новости.
4. Пороговое значение:
- Установите пороговое значение сходства, чтобы определить, когда две новости следует считать дубликатами. Это можно сделать путем экспериментов и анализа выборки данных.
5. Исключение дубликатов:
- Перед добавлением новости в базу данных, сравните ее существующие новости используя алгоритм сравнения текста.
- Если новость достаточно похожа на существующую новость (выше установленного порогового значения), исключите ее из добавления в базу данных.
Важно отметить, что данная методика не гарантирует 100% точность в определении дубликатов, и требует тщательного настройки параметров и предварительного обучения моделей на большом наборе размеченных данных. Также имейте в виду, что проверка дубликатов может быть ресурсоемкой операцией, особенно при большом объеме новостей в базе данных.