在日常的工作和生活中，我們都需要處理大量的文本數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)站的用戶留言、論壇評論、社交媒體上的帖子等等，這些文本數(shù)據(jù)可能存在大量的重復(fù)。重復(fù)的文本不僅會影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，還會占據(jù)存儲空間，增加處理難度和時間。因此，去重是一項非常重要的任務(wù)。

在這篇文章中，我們將介紹如何高效地清理文本數(shù)據(jù)中的重復(fù)信息。我們以1G大小的數(shù)據(jù)庫為例，講解去重的方法和實現(xiàn)步驟。

步驟一：數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進行去重操作之前，需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。預(yù)處理的主要目的是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成符合要求的格式，這對后續(xù)操作非常重要。

1.1 文本編碼轉(zhuǎn)換

在處理文本數(shù)據(jù)時，首先需要將其編碼轉(zhuǎn)換成計算機能夠識別的編碼格式。常見的編碼格式有UTF-8、GBK等等，不同的編碼格式之間會出現(xiàn)亂碼或無法識別的情況。

因此，在進行去重操作之前，需要先將文本數(shù)據(jù)的編碼格式轉(zhuǎn)換成UTF-8格式，以保證后續(xù)操作的正確性。代碼如下：

“`python

import chardet #用于判斷文本數(shù)據(jù)的編碼格式

def get_utf8(filepath):

with open(filepath, ‘rb’) as f:

data = f.read()

encoding = chardet.detect(data)[‘encoding’] # 自動檢測編碼格式

return data.decode(encoding).encode(‘utf-8’)

data = get_utf8(‘database.txt’) # 將數(shù)據(jù)庫的編碼格式轉(zhuǎn)換為UTF-8格式

“`

1.2 文本分詞

文本分詞是一項非常重要的任務(wù)，其主要目的是將一段無序的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有序的、可供機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等操作使用的對象序列。

在本次去重操作中，我們需要對文本數(shù)據(jù)進行分詞操作。具體來說，將文本數(shù)據(jù)按照特定的分隔符進行切割，形成詞語列表。在Python中，我們可以使用jieba庫進行分詞操作。代碼如下：

“`python

import jieba # 導(dǎo)入分詞庫

words = ‘ ‘.join(list(jieba.cut(data))) # 分詞，用空格進行切分

“`

步驟二：去重操作

在完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理之后，我們可以開始進行去重操作。去重操作的主要目標是識別重復(fù)的文本數(shù)據(jù)，然后將其合并為單個對象。

2.1 去重原理

在進行去重操作之前，需要先明確去重的原理。

我們可以將去重分為兩個步驟：文本特征提取和判斷重復(fù)。文本特征提取是指從文本中提取出能代表文本特征的信息，例如文本的關(guān)鍵詞、向量、哈希等等。判斷重復(fù)是指通過比較文本特征的相似度，來判斷文本是否相似或重復(fù)。

在本次去重操作中，我們將采用哈希的方式來提取文本特征，并用（set）的方式來判斷重復(fù)。具體來說，將每個文本數(shù)據(jù)的哈希值存儲到一個set中，如果哈希值已經(jīng)存在于中，則表明該文本數(shù)據(jù)是重復(fù)的，需要進行刪除或合并操作。

2.2 數(shù)據(jù)哈?；?/p>

哈希是一種經(jīng)典的快速查找算法，其主要思想是將任意長度的輸入數(shù)據(jù)（稱為“消息”）映射為固定長度的輸出數(shù)據(jù)（稱為“哈希值”），哈希值通常是一個較小的字符串。

在本次去重操作中，我們需要將文本數(shù)據(jù)哈?；癁橐粋€固定長度的字符串，然后將其存儲到set中。具體來說，我們可以使用MD5算法或SHA1算法來進行哈希化操作。代碼如下：

“`python

import hashlib # 導(dǎo)入哈希庫

def get_md5(text):

md5 = hashlib.md5()

md5.update(text)

return md5.hexdigest()

hash_data = set() # 新建一個set來存儲哈希值

for data in words.split(‘ ‘):

hash_value = get_md5(data.encode(‘utf-8’)) # 將文本數(shù)據(jù)進行哈?；?/p>

if hash_value not in hash_data:

hash_data.add(hash_value)

“`

至此，我們已經(jīng)完成了去重操作。我們將去重后的文本數(shù)據(jù)重新寫入到數(shù)據(jù)庫中，以供后續(xù)的分析和操作。代碼如下：

“`python

with open(‘noduplicates.txt’, ‘w’, encoding=’utf-8′) as f:

for data in hash_data:

f.write(data+’\n’)

“`

：

本文主要介紹了如何高效地進行文本數(shù)據(jù)去重操作。在實際操作中，我們需要先對文本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括編碼轉(zhuǎn)換和文本分詞。然后，我們采用哈希的方式來提取文本特征，并用set來判斷重復(fù)。我們將去重后的文本數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫中。該方法簡單、易操作、高效，可適用于處理1G大小的文本數(shù)據(jù)。

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想除掉數(shù)據(jù)庫中某個字段重復(fù)的記錄，但是字段是text類型，想請問下怎么去除？求大神幫助

delete from 表名 where 主鍵 not in (select max(主鍵) from 表名 group by 重復(fù)字段) 樓主先備份再測試。

ultraedit中怎么去除重復(fù)數(shù)據(jù)

更好辦法就是 復(fù)制，粘貼到excel 選高級篩選，選擇不重復(fù)記錄

你好,可以用下面的軟件,希望能幫到你

精餾重復(fù)數(shù)據(jù)處理1.090225

軟件采用數(shù)據(jù)庫的處理方式處理數(shù)據(jù)，適用于處理上十萬百萬條以txt文本格式存放的重復(fù)數(shù)據(jù)，可以一次性選擇多個文本文件快速導(dǎo)入非重復(fù)數(shù)據(jù)，再以分量和分批的方式快速保存成多個文本。支持自定義分隔符導(dǎo)入和自定義分隔符導(dǎo)出，可用于多個文件的分隔符替換工作。

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菜單

文件→排序→高級排序/選項→勾選“刪除重復(fù)”

超大文本去重復(fù)行工具什么速度快

品軒字典生成器V0.3.exe或者超級字典去重復(fù)

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