Sentando las Bases: Preprocesamiento de Texto y Medición de Similitud

Bienvenido al Proyecto 4, una emocionante oportunidad para adentrarse en el fascinante mundo de los sistemas de detección de plagio. A lo largo de este proyecto, no solo exploraremos los conceptos de manipulación de cadenas y coincidencia de patrones, sino que también los aplicaremos a una aplicación práctica y cada vez más relevante: la detección de similitudes entre varios documentos textuales.

En la era digital actual, donde la creación de contenido está en su apogeo, la capacidad de identificar instancias de plagio se ha convertido en una habilidad muy solicitada para educadores, creadores de contenido, expertos legales y muchos otros en diversos campos.

Con el objetivo principal de este proyecto siendo el desarrollo de un sistema de detección de plagio robusto, aspiramos a crear un sistema sofisticado y eficiente que no solo pueda comparar dos documentos, sino también proporcionar un análisis exhaustivo de su similitud.

Al utilizar potentes algoritmos de cadenas, podremos examinar minuciosamente el texto y generar un puntaje de similitud, lo que facilitará más que nunca identificar posibles casos de plagio y tomar las medidas apropiadas. Este proyecto promete ser un viaje interesante y gratificante que no solo mejorará su comprensión de los algoritmos de cadenas y la coincidencia de patrones, sino que también lo equipará con un conjunto de habilidades valiosas que se pueden aplicar en una amplia gama de entornos profesionales.

El primer paso para crear un detector de plagio es preprocesar el texto y luego aplicar un método para medir la similitud entre documentos.

Preprocesamiento de Texto:

Esto implica limpiar y normalizar el texto, como eliminar la puntuación, convertir a minúsculas y posiblemente eliminar palabras comunes de parada.

Código de Ejemplo - Preprocesamiento de Texto:

import re

def preprocess_text(text):
    # Convert to lowercase
    text = text.lower()
    # Remove punctuation
    text = re.sub(r'[^\\w\\s]', '', text)
    # Optionally: Remove stop words
    # text = remove_stop_words(text)
    return text

# Example Usage
raw_text = "This is an Example text, with Punctuation!"
print(preprocess_text(raw_text))  # Output: 'this is an example text with punctuation'

Medición de Similitud:

Un enfoque común para medir la similitud entre dos conjuntos de texto es la similitud del coseno, que compara el ángulo entre dos vectores en un espacio multidimensional, que representa la frecuencia de términos en cada documento.

Código de Ejemplo - Similitud del Coseno:

from collections import Counter
import math

def cosine_similarity(text1, text2):
    # Vectorize the text into frequency counts
    vector1 = Counter(text1.split())
    vector2 = Counter(text2.split())

    # Intersection of words
    intersection = set(vector1.keys()) & set(vector2.keys())
    numerator = sum([vector1[x] * vector2[x] for x in intersection])

    # Calculate denominator
    sum1 = sum([vector1[x]**2 for x in vector1.keys()])
    sum2 = sum([vector2[x]**2 for x in vector2.keys()])
    denominator = math.sqrt(sum1) * math.sqrt(sum2)

    if not denominator:
        return 0.0
    else:
        return float(numerator) / denominator

# Example Usage
text1 = preprocess_text("Lorem ipsum dolor sit amet")
text2 = preprocess_text("Ipsum dolor sit lorem amet")
print(cosine_similarity(text1, text2))  # Output: Similarity score

Esta primera fase de nuestro sistema de detección de plagio sienta las bases para analizar contenido textual. Al preprocesar el texto e implementar una medida de similitud, hemos establecido los mecanismos básicos para comparar documentos.

En la próxima fase, mejoraremos el sistema para manejar documentos más grandes, posiblemente incorporando técnicas de análisis de texto más sofisticadas y considerando mejoras de eficiencia para escalar la aplicación.

Mejorando el Sistema de Detección de Plagio

Habiendo establecido las bases al realizar el preprocesamiento de texto y la medición de similitud, ahora podemos proceder a mejorar aún más el sistema de detección de plagio. En esta fase, nuestro objetivo principal es manejar de manera efectiva documentos más grandes, al tiempo que optimizamos y ajustamos el proceso de análisis para garantizar resultados precisos y mejorar el rendimiento general del sistema.