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import re
# from nltk import ngrams
from datasketch import MinHash, MinHashLSH
from collections import defaultdict
# 保留中文和英文、下划线，不要标点符号
NON_CHAR = re.compile("[^[\u4E00-\u9FA5|A-Za-z_0-9]")
def _get_doc_mini_hash(doc: list[str] | str, num_perm: int) -> MinHash:
'''
获取一段文本的mini hash
'''
mini_hash = MinHash(num_perm=num_perm)
for s in doc:
mini_hash.update(s.encode('utf-8'))
return mini_hash
class DropDatasetDuplicate:
def __init__(self, threshold: float=0.85, num_perm: int=256) -> None:
'''
获取一个数据集中所有重复（相似的超过threshold）的index，输入为：list[str]，一个str元素为一段文本(doc)
如输入： [a, b, c, d, c, d, e] 返回：{4, 5} (后面两个 c, d 的index)
'''
self.similar_index_cluster = defaultdict(set)
self.data_lsh = MinHashLSH(threshold=threshold, num_perm=num_perm)
self.num_perm = num_perm
def add_doc(self, index: object, doc: str,) -> set[int]:
'''
添加文档，
index： 文档的索引
doc: 文档本身
'''
# 只保留中文和英文、下划线，不要标点符号
doc = ''.join(NON_CHAR.split(doc))
# doc = [''.join(t) for t in list(ngrams(doc, 3))]
doc_hash = _get_doc_mini_hash(doc, self.num_perm)
close_duplicates = self.data_lsh.query(doc_hash)
self.data_lsh.insert(index, doc_hash)
# 所有相似的doc在similar_index_cluster中的key都是最早出现的idx
# 如：data中索引inndex 2, 7, 8, 9, 10, 12 是相似的，则在similar_index_cluster中表现为 {2: {8, 9, 10, 12}}
if len(close_duplicates) > 0:
min_idx= min(close_duplicates)
self.similar_index_cluster[min_idx].add(index)
def get_duplicate_indexs(self):
'''
返回所有的重复文档索引
'''
similar_index_cluster = self.similar_index_cluster
need_to_remove_idx = set()
for key_idx in similar_index_cluster.keys():
need_to_remove_idx |= similar_index_cluster[key_idx]
return need_to_remove_idx
def get_dataset_duplicate_index(data: list[str], threshold: float=0.85, num_perm: int=256) -> set[int]:
'''
获取一个数据集中所有重复（相似的超过threshold）的index，输入为：list[str]，一个str元素为一段文本(doc)
如输入： [a, b, c, d, c, d, e] 返回：{4, 5} (后面两个 c, d 的index)
'''
similar_index_cluster = defaultdict(set)
data_lsh = MinHashLSH(threshold=threshold, num_perm=num_perm)
for i, doc in enumerate(data):
# 只保留中文和英文、下划线，不要标点符号
doc = ''.join(NON_CHAR.split(doc))
# doc = [''.join(t) for t in list(ngrams(doc, 3))]
doc_hash = _get_doc_mini_hash(doc, num_perm)
close_duplicates = data_lsh.query(doc_hash)
data_lsh.insert(i, doc_hash)
# 所有相似的doc在similar_index_cluster中的key都是最早出现的idx
# 如：data中索引inndex 2, 7, 8, 9, 10, 12 是相似的，则在similar_index_cluster中表现为 {2: {8, 9, 10, 12}}
if len(close_duplicates) > 0:
min_idx= min(close_duplicates)
similar_index_cluster[min_idx].add(i)
need_to_remove_idx = set()
for key_idx in similar_index_cluster.keys():
need_to_remove_idx |= similar_index_cluster[key_idx]
return need_to_remove_idx