Принцип работы метода шинглов научные статьи. Шингл — таинственный и непонятный

Алгоритм шинглов (shingles – англ. черепичка, чешуйка) предназначен для нечеткого поиска дубликатов текста. Слово "нечеткий" означает, что вхождения дублей ищется не точно, а размыто. К примеру, возможен дубликат не только строки, но и отдельных словосочетаний. В основном модификация алгоритма шинглов используется системами антиплагиата, поисковыми системами для борьбы с поисковым спамом, копипастом, а также для определения уникальности рерайта.
Шинглы – выделенные для сравнения из тела текста отдельные части (подстроки), с определенным количеством слов в его последовательности для проверки на уникальность. Шинглы могут быть на любое количество слов, чем шингл короче, тем точнее будет результат проверки.
Существуют различные методы разбиения текста на шинглы:
- друг за другом, шинглы не пересекаются

Внахлест, когда подстроки включают в себя часть предыдущей подстроки;

Способ формирования шинглов и количество слов или символов в шингле, а также сдвиг шингла (на сколько слов или знаков сдвигается последующая подстрока)сильно влияет на точность результата. При определении размерности подстроки выбор зависит от вычислительной мощности, объемов памяти и требуемой точности результатов.
С помощью нашего онлайн-сервиса seo-tank вы можете гибко настроивать параметры алгоритма. Вы можете изменять свой текст прямо на нашем ресурсе, сравнивать его с оригиналом, и если нужно, откатится назад и внести новые исправления.

После разделения на шинглы (подстроки) Также существуют различные подходы к вычислению контрольных сумм и дальнейшему их сравнению для оценки сходства текста. Контрольные суммы можно получить с помощью хэширования по различным алгоритмам (SHA1, SHA3, CRC32, MD5). Далее нужно оценить совпадение полученных контрольных сумм для двух сравниваемых текстов. Наш сервис позволяет определить плагиат или уникальность текста онлайн с помощью алгоритма шинглов. Он рассчитывает процент заимствования текста. В данном случае речь идет исключительно о дубликате, полном или, в в случае рерайтинга, частичном, так как невозможно независимо написать полностью идентичные куски текста. Этот алгоритм используют поисковые системы и системы антиплагиата. Определите качество рерайта и степень заимствования текста онлайн

Для эффективного сравнения нужно задать правильные параметры алгоритма. Чем меньше шингл, тем более точно будут выявлены совпадающие слова. Также и со сдвигом -меньше вероятности "перепрыгнуть" повторяющиеся словесные обороты. Однако чем больше текст, тем проще найти в нем совпадения (если они есть), и нет необходимости выбирать минимальное значение шингла. Важно! Более точная обработка на большом тексте может быть более медленной!

Нередко пишут, что алгоритм шинглов не способен определить идентичность таких фраз, как "Преподаватель дает студенту материал/Преподаватели дают студентам материалы". И действительно, многие сервисы проверки уникальности, основанные на алгоритме шинглов, покажут, что фразы уникальны, хотя для поисковиков они идентичны. Дело здесь не в недостатках алгоритма шинглов, а в методах канонизации текста (очистки). Если в канонизации используется морфология, то есть все слова приводятся к своей нормальной форме,то алгоритм легко распознает фразы как одинаковые, не зависимо от их окончаний. Нормальная форма слова - для существительного именительный падеж, единственное число, для глагола -неопределенная форма и т.д.

Реализация алгоритма шинглов позволяет определять уровень идентичности двух документов. Зеленков Ю. Г. и Сегалович И.В. в своей работе «Сравнительный анализ методов определения нечетких дубликатов для Web-документов» подробно описали принцип алгоритмов шинглов разной величины для сравнения веб-документов.

Авторы публикации подробно анализируют технику определения идентичности документов. Они предлагают версию алгоритма шинглов, которая использует случайную выборку из анализируемого текста 84-х случайных шинглов.

Использование именно 84-х значений контрольных сумм, выбранных случайно, позволяет перевести алгоритм до уровня алгоритма супершинглов и мегашинглов, емкость ресурса которых значительно меньше.

Знание алгоритма определение нечетких дублей, позволит избежать проблемы при написании текстов для . Можно выделить следующие этапы, через которые проходит текст при его сравнении:

канонизации текста;
разбиения его на шинглы;
вычисления, через статические функции, 84-х хэшей шинглов;
случайной выборки значений 84 контрольных сумм;
сравнения и определения результата.

Приведение оригинального текста к единой нормальной форме через очищение его от всех вспомогательных единиц текста (предлогов, союзов, знаков препинания, тегов и прочее), которые не должны участвовать в сравнении. Часто предполагается также удаление имен прилагательных, поскольку они, как правильно, несут эмоциональную, а не смысловую нагрузку.

Канонизация текста также требует приведения имен существительных в именительный падеж, единственное числе, а иногда – оставление только их корневых значений.

После проведения всех указанных операций получается «чистый» текст, пригодный для сравнения.

2. Разбиение текста на шинглы.

Шинглы (от англ. – чешуйки) - выделенные для сравнения из тела статьи отдельные части текста, с определенным количеством слов в его последовательности для проверки на уникальность.

Шинглы могут быть на любое количество слов – от 3 до 10. Чем шингл короче, тем точнее будет результат проверки. При назначении размера шингла в 3 слова проверка, давшая 100% уникальности, является свидетельством оригинальности текста, поскольку совпадения словосочетаний встречаются практически в любом тексте.

Сравниваемые тексты нужно разделить на подпоследовательности (идущих друг за другом) слов и определить длину шингла в 10 слов. Такая выборка происходит не встык, а внахлест - это гарантирует, что поисковая система не пропустит ни одной строки подстроки.

Полученные наборы шинглов, после того как каждый из текстов разбит на подпоследовательности, равны количеству слов в документе минус длина шингла (-10) плюс один (+1).

3. Вычисление хэшей шинглов.

Принцип алгоритма шинглов базируется на сравнении случайно выбранных контрольных сумм шинглов (подпоследовательностей) двух документов.

Суть действия алгоритма заключается в том, чтобы найти верное количество контрольных сумм для сравнения. Завышенное число шинглов негативно отразится на результате, поскольку для сравнения будет произведено гораздо больше операций, что снизит производительность.

Для облегчения текст представляется в виде таблиц с набором контрольных сумм, рассчитанных для каждого шингла по 84-м статическим хэш-функциям. Все 84 строки (для каждого из документов) охарактеризованы соответствующей контрольной суммой.

Из обоих наборов случайным образом отбираются 84 значения – для каждого из документов – и сравниваются в соответствии с функциями своей контрольной суммы. Иными словами, потребуется 84 операции, чтобы сравнить тексты.

4. Случайная выборка 84 значений контрольных сумм.

Для увеличения производительности при сравнении элементов каждого из 84-х выбранных массивов нужно произвести случайную выборку контрольных сумм для каждой из строк. Выбор минимального значения из каждой строки в итоге даст набор наименьших значений контрольных сумм шинглов для каждой из хэш функций.

5. Получение результата.

Сравнение каждого из 84 элементов обоих документов выявляет соотношение одинаковых значений, что позволяет определить уровень идентичности, или уникальности каждого из текстов.

Уникальность контента

Уникальный контент необходим для продвижения любого сайта. При этом показателем использования оригинального, а не заимствованного с других ресурсов контента, и является уникальность. Простое же копирование текстовой информации не только бесполезно, но и чревато санкциями поисковых систем.

Шингл используется при размножении статей

Всем, кто хоть раз выполнял размножение статей, пришлось столкнуться с таким понятием, как шингл . Многие и не пытаются понять суть данного термина. Это можно заметить на примере общения с начинающими оптимизаторами.

Типичный пример диалога при заказе на размножение статей:

1 — Ожидаю уникальность не ниже 95%!
2 — При каком шаге шингла проверять тексты?
1 — А что такое шингл ?
2 — Это параметр, который используется для сравнения, когда выполняют размножение статьи.
1 — Вот я сделаю размещение статей. После их индексации какая уникальность будет? Только скажите без шинглов, не пишите мне про них.

Вот такие примерно диалоги иногда случаются при обсуждении технического задания на . Эта проблема подтолкнула меня сделать попытку разобраться: что же такое алгоритм шинглов и «с чем его едят» оптимизаторы. Данная статья не претендует на полноту рассмотрения вопроса или на классическое определение термина. Наша задача – понять, каким образом используется этот непонятный метод при определении уникальности, когда мы пытаемся размножить статью.

Это часть исходного текста

Шингл — цепочка, состоящая из нескольких, подряд идущих слов. На практике используется размер шингла от 3 до 10 слов. Перед сравнением текстов формируют массив. Формируются цепочки массива не последовательно, а внахлест. Приведу пример такого массива при шаге 3 слова.

Исходный текст – «Первое второе третье четвертое пятое шестое слово».
Полученный массив :

Первое второе третье
второе третье четвертое
третье четвертое пятое
четвертое пятое шестое
пятое шестое слово

Длина массива равна количеству слов минус длина шага шингла плюс один. В нашем примере 7-3+1=5. Более того, перед получением массива текст нормализуется. Процесс нормализации заключается в отбрасывании стоп-слов, предлогов, союзов, символов, цифр и т.д. После того, как мы получили массив для каждого текста, несложно рассчитать процент уникальности между статьями. Расчет уникальности статей — процент неодинаковых шинглов от общего их количества в статьях. Для расчета уникальности статьи в некотором наборе текстов мы должны сравнить эту статью с остальными и взять минимальный результат.

Какой размер шингла использовать при проверке

Тут же напрашивается встречный вопрос: для какой цели сравниваем тексты? Если нам необходимо просто узнать уникальность статей между собой, то и ответ прост — чем короче шингл , тем более уникальны тексты. Поясню: уникальность, например, 95% при шаге 5 слов, «более уникальна» чем те же 95% при шаге 10 слов. Можно сказать по-другому: уникальность 97% при длине 10 слов примерно равна уникальности 90% при длине 5 слов. А если нам необходимо прогнозировать уникальность этих же текстов с точки зрения поисковых систем (после их размещения и индексации), то тут нет точного ответа. Однозначно можно утверждать только одно: чем меньше размер шингла и выше процент уникальности, тем более лояльны будут к вашим статьям поисковые системы. Этот момент особенно необходимо учитывать тем, кто решил впервые создать свой сайт и наполнить его уникальным контентом.

Процент уникальности текста и его размер

И еще одно замечание. Чем короче исходная статья, тем труднее добиться высокого процента уникальности размноженных текстов. И это понятно, так как процент уникальности текста равен отношению количества совпавших цепочек шингла к общему количеству цепочек шингла в статье. В коротком тексте общее число цепочек шингла невелико. Соответственно отношение будет в худшую сторону. Кроме того, при написании seo текстов под ключевые запросы в коротких статьях плотность ключевых слов будет неизбежно выше. Практика размножения статей показывает, что наличие 1-3 ключевых выражений длиной более 3-х слов очень сильно затрудняет получить хороший процент уникальности текста. Это правило особенно актуально для статей размером менее 2К символов.

Метод шинглов применяется во всех программах для размножения статей

Программа для размножения статей применяет при использовании алгоритма шинглов метод CRC, что позволяет достичь весьма приличной скорости сравнения большого количества размноженных текстов. А это, в свою очередь, увеличивает и скорость, с которой выполняется генерация текста. Для справки: алгоритм CRC позволяет работать не с самими строками шинглов, а с их контрольными суммами, что, естественно, повышает скорость (сравнение чисел происходит на порядок быстрее сравнения строк).

Ждем ваших заказов по размножению статей и копирайтингу на нашем ресурсе http://www.сайт

Шингл текста - части, на которые делится текст, по которым проверяется уникальность.

Больше видео на нашем канале - изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Такой метод проверки является самым надежным. Он появился в 1997 году и до сих пор остается самым популярным. Алгоритм разбиения на шинглы для последующей проверки прост, не требует много времени.

Метод шинглов является самым востребованным при создании всевозможных . Он позволяет распознать уникализированные статьи от синонимайзинга.

Как работают шинглы текста

Итоговый показатель проверяемого текстового контекста будет зависеть от выставленной длины шингла. Если размер шингла задали в 1 слово, то в интернете обязательно найдется несколько текстов, которые уже будут содержать аналогичное слово. В итоге процент уникальности проверяемого контекста будет нулевой.

Если задать проверку, которая будет осуществляться на основе заданных десяти слов, уникальность проверяемого документа будет на высоте. Чаще всего десять слов подряд не будут повторяться в нескольких текстах.

Когда мы поняли, как работает алгоритм поиска фраз, давайте подробнее рассмотрим пример, как осуществляется поиск уникальных и неуникальных фрагментов из текстового документа.

Шингл 1: уборка квартиры после;
Шингл 2: квартиры после ремонта;
Шингл 3: после ремонта в.

В примере мы рассмотрели, как происходит нарезание фраз внахлест.

Среди разнообразных программ, которые в автоматизированном режиме проверяют тексты на уникальность, есть достаточно сложные алгоритмы нарезания.

Без очищения от стоп-слов и ненужных слов.
С очисткой всего текстового документа от стоп-слов и ненужных слов.

Первый алгоритм работает принципу, что проверка совершенно не изменяет исходный текст. Документ проверяется на уникальность в том виде, который был.

Второй алгоритм, выполняет более сложный процесс. При проверке исходного текстового контента удаляются совершенно все слова или словосочетания, в которых нет полезной информации и смысла (в оптимизации текстов, данные слова относятся к воде)

Уборка квартиры после ремонта в любом помещения проводится в максимально сжатые сроки: качественно и аккуратно.

В процессе проверки, очищается текст и получается следующее:

Уборка квартиры ремонта помещения проводится максимально сжатые сроки: качественно аккуратно.

Какой размер шингла ставить в программе Advego Plagiatus

Чем короче вы выставляете на Адвего шингл, тем качественней и точнее будет проверка текстового документа. По популярной программе Advego Plagiatus средним показателем являются 4-5 слов. Этого количества хватает, чтобы убедиться в подлинной уникальности текста. Если вы установите размер шингла 3, то данная проверка на уникальность обязательно найдет совпадения со множествами контента в интернете.

Например, фраза «Я тебя люблю», состоящая из 3 слов, найдется обязательно еще в тысяче статьях.

Алгоритм шинглов (шингл (shingles) с английского это черепичка, чешуйка) предназначен для нечеткого поиска дубликатов текста. Слово "нечеткий" означает, то что вхождения дублей ищется не точно, а размыто. К примеру, возможен дубликат не только строки, но и отдельных словосочетаний. В основном модификация алгоритма шинглов используется поисковыми системами для борьбы с поисковым спамом. Это позволяет из поисковой выдачи исключать тексты похожие друг на друга или полностью идентичные. Однако остается проблема первоисточника, т.е. источника на котором данная информация появилась в первые. Хотя считается, что поисковые системы четко фиксируют этот факт, но в любой системе случаются сбои. Рассмотрим более детально вопрос относительно этого метода, посмотрим с чем едят этот шингл!

Алгоритм метода шинглов

Для каждой части текста (подстроки) рассчитывается некая контрольная сумма, задача которой как-то идентифицировать данный текст, это шингл. Эти символьные кусочки текста должны идти в нахлест, друг за другом, чтобы ни один символ или слово не пропало. Далее из всего множества этих контрольных сумм отбираются те, которые отвечают какому либо критерию - четные, делятся на какое-нибудь число и т.д. В результате выборка имеет равномерный закон распределения, не делается акцент на какой либо части текста. В итоге, если между двумя кодированными текстами совпадут контрольные суммы, то схожесть текстов очевидна. И чем больше совпадений, тем больше схожести текстов.

Выбирать единицу кодирования - подстроку можно по разному. Можно использовать шаг размером с символ, или несколько символов, а можно брать слово или несколько слов. Далее, нужно определиться должны ли подстроки "заезжать" (включать часть предыдущей) в свой код - это влияет на точность результата. Определить размерность подстроки в десять слов или десять символов, выбор зависит от вычислительной мощности, объемов памяти и точности результатов. К томуже желательно исходный текст очистить от повторяющихся пробелов, знаков препинания и даже предлогов, т.к. они не несут особой информационной нагрузки.

Пример использования алгоритма метода шинглов

Рассмотрим в качестве примера две слегка измененные выдержки из стихотворения А.С. Пушкина

Оригинальный текст:

"
Буря мглою небо кроет,
Вихри снежные кружа,
То как зверь она завоет,
То заплачет как дитя
- Алгоритм метода шинглов в работе
"

Чуть подправленный текст:

"
Буря белым землю кроет,
Вихри снежные кружа,
То как лев она завоет,
То заплачет как дитя
- Алгоритм метода шинглов на старт
"

В качестве шага выберем слово. Длину подстроки возьмем равную 5 словам. Составлять строки будем в стык (друг за другом). Так как текст маленький, то исключать слова
В итоге получим кодированный текст длиной в 5 чисел.

Рис. 1 Пример компоновки текста методом шинглов

В результате, у нас получилось одно совпадение - третье число (c0c522529b0e810f73b210cc972e9966). Это совпадение показывает то, что между двумя текстами схожесть составляет не менее 25%. Конечно для такого маленького текста, можно было уменьшить шаг, но и при таких начальных параметрах это является хорошим примером.

Супершингл

Если для каждого текста составлять даже уменьшенное каким-либо критерием набор шинглов, то все равно для большого объема документов вычислительные мощности, которые необходимо будет задействовать все равно останутся колоссальными. Поэтому на практике часто над набором шинглов документа считают еще одну контрольную сумму, так называемый «супершингл». Следовательно, совпавшими тогда будут считаться документы с полностью совпавшими наборами шинглов.

Замечания алгоритма метода шинглов

Однако, необходимо отметить, что на текущий момент применяются усовершенствованные алгоритмы определения дубликатов. К примеру, альтернативный алгоритм определения нечетких дубликатов, был создан и придуман в Яндексе. Модифицированный алгоритм тот факт, что поисковая система обладают индексным документом в виде инвертированного файла (или инвертированным индексом) и эту ситуацию можно с пользой использовать в процедуре нахождения почти-дубликатов.

Простое приближение метода шинглов на php

Приведем ниже описание и исходный код, для демонстрации алгоритма шинглов на языке php. Будем имитировать поисковую систему

Первоначально необходимо скачать файл по сети. Это можно сделать с помощью простой функции на php:

// получить файл по ссылке $url ?> // удалим теги с помощью функции php ?>

Определим необходимые переменные

// массив подстрок $hesh_mass = array () ; // массив значений хеш подстрок $tmp = » ; ?>

Создадим массив из слов. В качестве критерия разделения используем пробел.

// опять стандартная функция php ?>

Сформируем массив подстрок. В этой функции мы просто складываем слова по пять штук вместе.

Сформируем массив хеш значений:

В качестве функции сравнения воспользуемся простым перебором В результате работы функции выводится процент совпадений.

"Процент совпадения: " . $similar_counter * 100 / size ($hesh_mass1 ) ; ?>