Proyecto 4: Sistema de Detección de Plagio
Manejo de Documentos Más Grandes y Análisis a Nivel de Párrafo
Para documentos más grandes, analizar todo el contenido de una sola vez podría no ser eficiente o efectivo. En su lugar, podemos dividir los documentos en partes más pequeñas, como párrafos o oraciones, y compararlas individualmente.
División del Texto en Fragmentos:
Dividir el documento en partes más pequeñas (párrafos u oraciones) para una comparación más detallada. Este enfoque puede ayudar a identificar secciones específicas donde podría haber ocurrido plagio.
Código de Ejemplo - División de Texto:
def chunk_text(text, chunk_size):
words = text.split()
return [' '.join(words[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)]
# Example Usage
large_text = preprocess_text("Your large document text goes here...")
chunks = chunk_text(large_text, 100) # Chunking text into segments of 100 wordsComparando Fragmentos de Texto
Aplica la medida de similitud del coseno (u otro algoritmo de similitud) a cada par de fragmentos de texto de los dos documentos.
Agrega los puntajes de similitud para determinar la similitud general.
Código de Ejemplo - Comparando Fragmentos:
def compare_chunks(chunks1, chunks2):
total_similarity = 0
comparisons = 0
for chunk1 in chunks1:
for chunk2 in chunks2:
similarity = cosine_similarity(chunk1, chunk2)
total_similarity += similarity
comparisons += 1
average_similarity = total_similarity / comparisons if comparisons > 0 else 0
return average_similarity
# Example Usage
chunks_doc1 = chunk_text(preprocess_text("Document 1 text..."), 100)
chunks_doc2 = chunk_text(preprocess_text("Document 2 text..."), 100)
print(compare_chunks(chunks_doc1, chunks_doc2)) # Output: Average similarity scoreManejo de Documentos Más Grandes y Análisis a Nivel de Párrafo
Para documentos más grandes, analizar todo el contenido de una sola vez podría no ser eficiente o efectivo. En su lugar, podemos dividir los documentos en partes más pequeñas, como párrafos o oraciones, y compararlas individualmente.
División del Texto en Fragmentos:
Dividir el documento en partes más pequeñas (párrafos u oraciones) para una comparación más detallada. Este enfoque puede ayudar a identificar secciones específicas donde podría haber ocurrido plagio.
Código de Ejemplo - División de Texto:
def chunk_text(text, chunk_size):
words = text.split()
return [' '.join(words[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)]
# Example Usage
large_text = preprocess_text("Your large document text goes here...")
chunks = chunk_text(large_text, 100) # Chunking text into segments of 100 wordsComparando Fragmentos de Texto
Aplica la medida de similitud del coseno (u otro algoritmo de similitud) a cada par de fragmentos de texto de los dos documentos.
Agrega los puntajes de similitud para determinar la similitud general.
Código de Ejemplo - Comparando Fragmentos:
def compare_chunks(chunks1, chunks2):
total_similarity = 0
comparisons = 0
for chunk1 in chunks1:
for chunk2 in chunks2:
similarity = cosine_similarity(chunk1, chunk2)
total_similarity += similarity
comparisons += 1
average_similarity = total_similarity / comparisons if comparisons > 0 else 0
return average_similarity
# Example Usage
chunks_doc1 = chunk_text(preprocess_text("Document 1 text..."), 100)
chunks_doc2 = chunk_text(preprocess_text("Document 2 text..."), 100)
print(compare_chunks(chunks_doc1, chunks_doc2)) # Output: Average similarity scoreManejo de Documentos Más Grandes y Análisis a Nivel de Párrafo
Para documentos más grandes, analizar todo el contenido de una sola vez podría no ser eficiente o efectivo. En su lugar, podemos dividir los documentos en partes más pequeñas, como párrafos o oraciones, y compararlas individualmente.
División del Texto en Fragmentos:
Dividir el documento en partes más pequeñas (párrafos u oraciones) para una comparación más detallada. Este enfoque puede ayudar a identificar secciones específicas donde podría haber ocurrido plagio.
Código de Ejemplo - División de Texto:
def chunk_text(text, chunk_size):
words = text.split()
return [' '.join(words[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)]
# Example Usage
large_text = preprocess_text("Your large document text goes here...")
chunks = chunk_text(large_text, 100) # Chunking text into segments of 100 wordsComparando Fragmentos de Texto
Aplica la medida de similitud del coseno (u otro algoritmo de similitud) a cada par de fragmentos de texto de los dos documentos.
Agrega los puntajes de similitud para determinar la similitud general.
Código de Ejemplo - Comparando Fragmentos:
def compare_chunks(chunks1, chunks2):
total_similarity = 0
comparisons = 0
for chunk1 in chunks1:
for chunk2 in chunks2:
similarity = cosine_similarity(chunk1, chunk2)
total_similarity += similarity
comparisons += 1
average_similarity = total_similarity / comparisons if comparisons > 0 else 0
return average_similarity
# Example Usage
chunks_doc1 = chunk_text(preprocess_text("Document 1 text..."), 100)
chunks_doc2 = chunk_text(preprocess_text("Document 2 text..."), 100)
print(compare_chunks(chunks_doc1, chunks_doc2)) # Output: Average similarity scoreManejo de Documentos Más Grandes y Análisis a Nivel de Párrafo
Para documentos más grandes, analizar todo el contenido de una sola vez podría no ser eficiente o efectivo. En su lugar, podemos dividir los documentos en partes más pequeñas, como párrafos o oraciones, y compararlas individualmente.
División del Texto en Fragmentos:
Dividir el documento en partes más pequeñas (párrafos u oraciones) para una comparación más detallada. Este enfoque puede ayudar a identificar secciones específicas donde podría haber ocurrido plagio.
Código de Ejemplo - División de Texto:
def chunk_text(text, chunk_size):
words = text.split()
return [' '.join(words[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)]
# Example Usage
large_text = preprocess_text("Your large document text goes here...")
chunks = chunk_text(large_text, 100) # Chunking text into segments of 100 wordsComparando Fragmentos de Texto
Aplica la medida de similitud del coseno (u otro algoritmo de similitud) a cada par de fragmentos de texto de los dos documentos.
Agrega los puntajes de similitud para determinar la similitud general.
Código de Ejemplo - Comparando Fragmentos:
def compare_chunks(chunks1, chunks2):
total_similarity = 0
comparisons = 0
for chunk1 in chunks1:
for chunk2 in chunks2:
similarity = cosine_similarity(chunk1, chunk2)
total_similarity += similarity
comparisons += 1
average_similarity = total_similarity / comparisons if comparisons > 0 else 0
return average_similarity
# Example Usage
chunks_doc1 = chunk_text(preprocess_text("Document 1 text..."), 100)
chunks_doc2 = chunk_text(preprocess_text("Document 2 text..."), 100)
print(compare_chunks(chunks_doc1, chunks_doc2)) # Output: Average similarity score