高效检测文章伪原创度的工具：源码及使用方法

　　如果你是一名自媒体作者，你一定知道原创文章对于自媒体号的重要性。但是，很多作者为了追求效率或者缺乏灵感，会采用复制、改编别人的文章来达到快速发布的目的。这样会导致文章伪原创度过高，影响文章质量和价值。因此，我们需要一款伪原创度检测工具来帮助我们保障文章质量。本文将介绍这个工具的源码及其使用方法。

　　1.什么是伪原创度检测工具？

　　伪原创度检测工具是一种软件程序，可以通过比对两篇文章之间的相似度来评估其中一篇文章是否存在抄袭、复制等问题，从而发现文章中存在的问题并提供修改建议。这个工具在自媒体行业中应用广泛。

　　2.为什么需要伪原创度检测工具？

　　在当今信息爆炸的时代里，每天都有海量的信息被发布到互联网上。而作为一名自媒体作者，如何让自己的文章脱颖而出就显得尤为重要。如果文章存在大量的抄袭、复制等问题，就会导致文章质量下降，进而影响到自媒体号的价值和发展。因此，我们需要伪原创度检测工具来保障文章的质量和价值。

　　3.市面上有哪些伪原创度检测工具？

　　目前市面上有许多伪原创度检测工具，例如：Turnitin、Copyscape、PlagiarismCheckerX等。这些工具都可以很好地检测文章的伪原创度，并提供修改建议。但是，这些工具大多需要付费使用，而且不一定能够满足个性化需求。

　　4.如何开发一款自己的伪原创度检测工具？

　　如果你想开发一款自己的伪原创度检测工具，你需要掌握以下技能：

　　（1）文本相似度算法：包括余弦相似度算法、编辑距离算法等；

　　（2）编程语言：Python、Java等；

　　（3）数据库：MySQL、MongoDB等。

　　5.伪原创度检测工具源码实现

　　下面是一个基于Python语言实现的简单伪原创度检测工具源码：

　　python

import jieba

import math

class Similarity():

def __init__(self, target1, target2):

self.target1 = target1

self.target2 = target2

#文本预处理

def preprocessing(self):

word_list1 = jieba.cut(self.target1)

word_list2 = jieba.cut(self.target2)

#将分词后的结果转换为set类型，去除重复元素

word_set = set(list(word_list1)+ list(word_list2))

return word_set

#计算词频向量

def calculate_tf(self, word_set):

tf1 =[]

tf2 =[]

for word in word_set:

tf1.append(self.target1.count(word)/ len(word_set))

tf2.append(self.target2.count(word)/ len(word_set))

return tf1, tf2

#计算逆文档频率向量

def calculate_idf(self, word_set):

idf =[]

for word in word_set:

#统计包含该词语的文档数

count = 0

if word in self.target1:

count += 1

if word in self.target2:

count += 1

idf.append(math.log(len(word_set)/(count +1)))

return idf

#计算余弦相似度

def calculate_cosine_similarity(self, tf1, tf2, idf):

numerator = sum([tf1[i]* tf2[i]* idf[i] for i in range(len(tf1))])

sqrt_tf1 = math.sqrt(sum([pow(tf,2) for tf in tf1]))

sqrt_tf2 = math.sqrt(sum([pow(tf,2) for tf in tf2]))

denominator = sqrt_tf1 * sqrt_tf2

return numerator / denominator

if __name__=='__main__':

target1 ='伪原创度检测工具源码的开发对于自媒体行业非常重要'

target2 ='自媒体行业需要一款伪原创度检测工具来保障文章质量和价值'

similarity = Similarity(target1, target2)

word_set = similarity.preprocessing()

tf1, tf2 = similarity.calculate_tf(word_set)

idf = similarity.calculate_idf(word_set)

cosine_similarity = similarity.calculate_cosine_similarity(tf1, tf2, idf)

print('余弦相似度为：%.2f'% cosine_similarity)

　　6.如何使用伪原创度检测工具？

　　使用伪原创度检测工具非常简单，只需要将需要检测的文章复制到工具中，并点击“检测”按钮即可。如果文章存在抄袭、复制等问题，就会显示出相应的提示信息。

　　7.优采云推出的SEO优化服务

　　除了伪原创度检测工具，SEO优化也是自媒体作者必须掌握的技能之一。为了帮助自媒体作者更好地进行SEO优化，优采云推出了一系列的SEO优化服务，包括关键词分析、网站排名监测、竞争对手分析等。这些服务可以帮助自媒体作者更好地了解用户需求，提高文章质量和价值。

　　8.总结

　　伪原创度检测工具是自媒体作者必备的工具之一，它可以帮助我们保障文章的质量和价值。开发一款自己的伪原创度检测工具需要掌握一定的技能，但市面上也有许多好用的伪原创度检测工具可供选择。同时，SEO优化也是自媒体作者必须掌握的技能之一，优采云推出的SEO优化服务可以帮助自媒体作者更好地进行SEO优化，提高文章质量和价值。

　　9.优采云简介

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