Prinsip artikel ilmiah metode sirap. Sirap - misterius dan tidak bisa dimengerti

Sirap teks - bagian di mana teks dibagi, menurut keunikannya.

Lebih banyak video di saluran kami - pelajari pemasaran internet dengan SEMANTICA

Ini adalah metode verifikasi paling andal. Itu muncul pada tahun 1997 dan masih menjadi yang paling populer. Algoritme untuk membagi menjadi sirap untuk verifikasi selanjutnya sederhana dan tidak membutuhkan banyak waktu.

Metode sirap adalah yang paling populer saat membuat semua jenis. Ini memungkinkan Anda untuk mengenali artikel unik dari sinonim.

Bagaimana sirap teks bekerja

Indikator terakhir dari konteks teks yang dicentang akan bergantung pada panjang sirap yang ditetapkan. Jika ukuran sirap disetel menjadi 1 kata, maka dipastikan akan ada beberapa teks di Internet yang sudah berisi kata serupa. Akibatnya, persentase keunikan konteks yang dicentang akan menjadi nol.

Jika Anda menetapkan pemeriksaan yang akan dilakukan berdasarkan sepuluh kata yang ditentukan, keunikan dokumen yang diperiksa akan menjadi yang terbaik. Lebih sering daripada tidak, sepuluh kata berturut-turut tidak akan diulangi dalam beberapa teks.

Ketika kita memahami bagaimana algoritma pencarian frase bekerja, mari kita lihat lebih dekat contoh bagaimana pencarian fragmen unik dan non-unik dari sebuah dokumen teks dilakukan.

• Sirap 1: membersihkan apartemen setelah;
• Shingle 2: apartemen setelah renovasi;
• Sirap 3: setelah renovasi di.

Dalam contoh, kami memeriksa bagaimana frasa yang tumpang tindih diiris.

Di antara berbagai program yang secara otomatis memeriksa keunikan teks, terdapat algoritma pemotongan yang cukup kompleks.

• Tanpa menghapus kata-kata berhenti dan kata-kata yang tidak perlu.
• Dengan pembersihan seluruh dokumen teks dari kata-kata berhenti dan kata-kata yang tidak perlu.

Algoritma pertama bekerja dengan prinsip bahwa pemeriksaan tidak mengubah teks asli sama sekali. Dokumen tersebut diperiksa keunikannya dalam bentuk aslinya.

Algoritma kedua melakukan proses yang lebih kompleks. Saat memeriksa konten teks asli, semua kata atau frase dihapus yang tidak mengandung informasi dan makna yang berguna (dalam optimasi teks, kata-kata ini merujuk pada air)

Pembersihan apartemen setelah renovasi di ruangan mana pun dilakukan secepat mungkin: secara efisien dan akurat.

Selama proses verifikasi, teks dihapus dan berikut ini diperoleh:

Pembersihan apartemen dilakukan dalam waktu sesingkat mungkin: akurat secara kualitatif.

Berapa ukuran sirap yang harus digunakan dalam program Advego Plagiatus

Semakin pendek Anda memasang sirap di Advego, semakin baik dan akurat pemeriksaan dokumen teks. Menurut program Advego Plagiatus yang populer, rata-rata 4-5 kata. Jumlah ini cukup untuk memastikan bahwa teks tersebut benar-benar unik. Jika Anda menyetel ukuran sirap menjadi 3, maka pemeriksaan keunikan ini pasti akan menemukan kecocokan dengan banyak konten di Internet.

Misalnya, ungkapan "I love you" yang terdiri dari 3 kata pasti akan ditemukan di ribuan artikel lainnya.

Algoritma sirap (sirap) dari bahasa Inggris adalah ubin, skala) dimaksudkan untuk pencarian teks duplikat yang tidak jelas. Kata "fuzzy" berarti kemunculan duplikat tidak dicari secara persis, tetapi kabur. Misalnya, tidak hanya string yang dapat diduplikasi, tetapi juga frasa individual. Pada dasarnya, modifikasi algoritma sirap digunakan oleh mesin pencari untuk melawan spam pencarian. Ini memungkinkan pengecualian teks yang mirip satu sama lain atau sepenuhnya identik dari hasil penelusuran. Namun, masalah sumber aslinya tetap ada, yaitu. sumber informasi ini pertama kali muncul. Meskipun diyakini bahwa mesin pencari mencatat fakta ini dengan jelas, kegagalan terjadi di sistem apa pun. Mari pertimbangkan lebih detail pertanyaan mengenai metode ini, mari kita lihat dengan apa sirap ini dimakan!

Algoritma Metode Sirap

Untuk setiap bagian teks (substring), checksum tertentu dihitung, yang tugasnya adalah mengidentifikasi teks yang diberikan, ini adalah sirap. Potongan teks simbolik ini harus tumpang tindih, satu demi satu, sehingga tidak ada satu simbol atau kata pun yang hilang. Selanjutnya, dari seluruh rangkaian checksum ini, checksum yang dipilih memenuhi beberapa kriteria - genap, dibagi dengan beberapa angka, dll. Akibatnya, sampel memiliki hukum distribusi yang seragam, tidak ada penekanan pada bagian teks mana pun. Akibatnya, jika checksum bertepatan antara dua teks yang disandikan, kemiripan teks tersebut jelas. Dan semakin banyak kebetulan, semakin banyak kesamaan teksnya.

Anda dapat memilih unit pengkodean - substring dengan berbagai cara. Anda dapat menggunakan langkah seukuran karakter, atau beberapa karakter, atau Anda dapat mengambil satu atau beberapa kata. Selanjutnya, Anda perlu memutuskan apakah substring harus "masuk" (termasuk bagian dari yang sebelumnya) dalam kode Anda - ini mempengaruhi keakuratan hasil. Tentukan dimensi substring dalam sepuluh kata atau sepuluh karakter, pilihannya tergantung pada kekuatan pemrosesan, ukuran memori, dan keakuratan hasil. Selain itu, disarankan untuk menghapus teks sumber dari spasi berulang, tanda baca, dan bahkan preposisi, karena mereka tidak membawa beban informasi khusus apa pun.

Contoh penggunaan algoritma metode sirap

Perhatikan, sebagai contoh, dua kutipan puisi A.S. yang sedikit dimodifikasi. Pushkin

Teks asli:

"
Badai menutupi langit dengan kegelapan,
Lingkaran salju angin puyuh,
Betapa buas dia akan melolong
Itu akan menangis seperti anak kecil
- Algoritma metode sirap sedang bekerja
"

Teks yang sedikit dikoreksi:

"
Badai menutupi tanah dengan warna putih,
Lingkaran salju angin puyuh,
Bagaimana dia akan melolong seekor singa
Itu akan menangis seperti anak kecil
- Algoritme mulai sirap
"

Mari pilih kata sebagai langkah. Mari kita ambil panjang substring sama dengan 5 kata. Kami akan membuat garis menjadi satu (satu demi satu). Karena teksnya kecil, kecualikan kata-kata
Hasilnya, kami mendapatkan teks kode dengan panjang 5 angka.

Angka: 1 Contoh tata letak teks menggunakan metode sirap

Di sini kami memiliki sekumpulan kata untuk kasus pertama:
StormglawnecoversVortexes | lingkaran saljuTokak binatang itu | dia akan berteriak childAlgorithmMethodShinglesin | kerja
hash:
| | | |

dan kedua:
Angin puyuh bumi putih badai | lingkaran saljuTokaklev | dia akan berteriak childAlgorithmmethodashinglovna | Mulailah
hash:
| | | |

Hasilnya, kami mendapat satu kecocokan - angka ketiga (c0c522529b0e810f73b210cc972e9966). Kebetulan ini menunjukkan bahwa kesamaan antara kedua teks tersebut setidaknya 25%. Tentu saja, untuk teks sekecil itu, dimungkinkan untuk mengurangi langkah, tetapi bahkan dengan parameter awal seperti itu, ini adalah contoh yang baik.

Supershingle

Jika, untuk setiap teks, bahkan satu set herpes zoster, dikurangi dengan beberapa kriteria, dikompilasi, maka sama saja, untuk dokumen dalam jumlah besar, daya komputasi yang perlu digunakan akan tetap kolosal. Oleh karena itu, dalam praktiknya, satu checksum lagi sering dianggap di atas kumpulan sirap dokumen, yang disebut "supershingle". Akibatnya, dokumen dengan set sirap yang benar-benar cocok akan dianggap cocok.

Keterangan Algoritma Metode Sirap

Namun, perlu dicatat bahwa saat ini, algoritme yang ditingkatkan untuk menentukan duplikat digunakan. Misalnya, algoritme alternatif untuk mendeteksi duplikat fuzzy telah dibuat dan ditemukan oleh Yandex. Algoritme yang dimodifikasi adalah fakta bahwa mesin pencari memiliki dokumen indeks dalam bentuk file terbalik (atau indeks terbalik) dan situasi ini dapat digunakan secara berguna dalam prosedur untuk menemukan duplikat yang mendekati.

Perkiraan sederhana dari metode sirap di php

Di bawah ini adalah deskripsi dan kode sumber untuk mendemonstrasikan algoritma sirap di php. Mari kita simulasikan mesin pencari

Pertama, Anda perlu mengunduh file melalui jaringan. Ini dapat dilakukan dengan fungsi php sederhana:

// dapatkan file dari link $ url ?> // hapus tag menggunakan fungsi php ?>

Tentukan variabel yang dibutuhkan

// susunan substring $ hesh_mass \u003d larik (); // larik nilai hash substring $ tmp \u003d "; ?\u003e

Mari buat sebuah array kata. Kami menggunakan spasi sebagai kriteria pemisahan.

// fungsi php standar lagi ?>

Mari membentuk array substring. Dalam fungsi ini, kita hanya menggabungkan lima kata.

Mari membentuk array nilai hash:

Sebagai fungsi perbandingan, kita akan menggunakan pencarian sederhana, Hasil dari fungsi tersebut, persentase kecocokan ditampilkan.

"Persentase kecocokan:"... $ penghitung_sama * 100 / ukuran ($ hesh_mass1); ?\u003e

Algoritma sirap (shingles) dimaksudkan untuk pencarian teks duplikat yang tidak jelas. Kata "fuzzy" berarti kemunculan duplikat tidak dicari secara persis, tetapi diburamkan. Misalnya, tidak hanya string yang dapat diduplikasi, tetapi juga frasa individual. Pada dasarnya, modifikasi algoritma sirap digunakan oleh sistem anti-plagiarisme, mesin pencari untuk memerangi spam pencarian, copy-paste, dan juga untuk menentukan keunikan sebuah penulisan ulang.
Sirap adalah bagian terpisah (substring) yang dipilih untuk perbandingan dari badan teks, dengan sejumlah kata dalam urutannya untuk memeriksa keunikan. Herpes zoster dapat berupa sejumlah kata, semakin pendek sirap, semakin akurat hasil pemeriksaannya.
Ada berbagai metode untuk memisahkan teks menjadi sirap:
- satu demi satu, herpes zoster tidak tumpang tindih

Tumpang tindih, saat substring menyertakan bagian dari substring sebelumnya;

Cara pembentukan sirap dan jumlah kata atau karakter dalam sirap, serta pergeseran sirap (berdasarkan berapa banyak kata atau karakter yang digeser substring berikutnya) sangat memengaruhi keakuratan hasil. Saat menentukan dimensi substring, pilihannya tergantung pada kekuatan pemrosesan, ukuran memori, dan keakuratan hasil yang diperlukan.
Dengan layanan seo-tank online kami, Anda dapat mengkonfigurasi parameter algoritme secara fleksibel. Anda dapat mengubah teks Anda langsung di sumber daya kami, membandingkannya dengan aslinya, dan, jika perlu, memutar kembali dan membuat koreksi baru.

Setelah memecah menjadi sirap (substring) Ada juga pendekatan berbeda untuk menghitung checksum dan perbandingan lebih lanjutnya untuk menilai kesamaan teks. Checksum dapat diperoleh dengan menggunakan hashing sesuai dengan berbagai algoritma (SHA1, SHA3, CRC32, MD5). Selanjutnya, Anda perlu mengevaluasi kebetulan penerimaan checksum untuk dua teks yang dibandingkan. Layanan kami memungkinkan Anda untuk menentukan plagiarisme atau keunikan teks secara online menggunakan algoritma sirap. Ini menghitung persentase peminjaman teks. Dalam hal ini, kita berbicara secara eksklusif tentang duplikat, lengkap atau, dalam kasus penulisan ulang, parsial, karena tidak mungkin untuk menulis potongan teks yang sepenuhnya identik secara independen. Algoritma ini digunakan oleh mesin pencari dan sistem anti-plagiarisme. Tentukan kualitas penulisan ulang dan tingkat peminjaman teks secara online

Untuk perbandingan yang efektif, Anda perlu mengatur parameter algoritma yang benar. Semakin kecil sirapnya, semakin akurat kata-kata yang cocok akan diidentifikasi. Selain itu, dengan pergeseran, kemungkinan "melompati" frasa berulang akan lebih kecil. Namun, semakin besar teksnya, semakin mudah menemukan kecocokan di dalamnya (jika ada), dan tidak perlu memilih nilai sirap minimum. Penting! Pemrosesan yang lebih akurat pada teks besar mungkin lebih lambat!

Seringkali tertulis bahwa algoritma sirap tidak dapat menentukan identitas frase seperti "Guru memberikan materi kepada siswa / Guru memberikan materi kepada siswa." Memang, banyak layanan pemeriksaan keunikan berdasarkan algoritma sirap akan menunjukkan bahwa frase itu unik, meskipun identik untuk mesin pencari. Intinya di sini bukan pada kekurangan algoritme sirap, tetapi pada metode kanonisasi teks (pembersihan). Jika morfologi digunakan dalam kanonisasi, yaitu, semua kata direduksi ke bentuk normalnya, algoritme dengan mudah mengenali frasa sebagai frasa yang sama, terlepas dari ujungnya. Bentuk normal kata adalah nominatif kata benda, tunggal, kata kerja, bentuk tak terbatas, dll.

Keunikan konten

Konten unik sangat penting untuk mempromosikan situs web apa pun. Pada saat yang sama, keunikan merupakan indikator penggunaan konten asli, dan tidak dipinjam dari sumber lain. Penyalinan sederhana informasi tekstual tidak hanya sia-sia, tetapi juga sarat dengan sanksi dari mesin pencari.

Sirap digunakan untuk reproduksi artikel

Siapapun yang setidaknya sekali melakukan penggandaan artikel harus menghadapi konsep seperti itu sirap... Banyak yang bahkan tidak mencoba memahami inti dari istilah ini. Ini dapat dilihat pada contoh komunikasi dengan pengoptimal pemula.

Contoh umum dialog saat memesan reproduksi artikel:

• 1 - Saya mengharapkan keunikan setidaknya 95%!
• 2 - Pada tahap manakah teks harus diperiksa?
• 1 - Apa sirap?
• 2 - Ini adalah parameter yang digunakan untuk perbandingan saat menduplikasi artikel.
• 1 - Disini saya akan membuat penempatan artikel. Setelah mengindeksnya, seperti apa keunikannya? Katakan saja tidak ada herpes zoster, jangan menulis kepada saya tentang mereka.

Ini adalah beberapa dialog yang terkadang terjadi saat membahas spesifikasi teknis untuk. Masalah ini mendorong saya untuk mencoba mencari tahu: apa itu algoritma sirap dan pengoptimal "apa yang mereka makan dengan". Artikel ini tidak mengklaim sebagai pertimbangan lengkap dari masalah atau definisi klasik dari istilah tersebut. Tugas kita adalah memahami bagaimana metode yang tidak dapat dipahami ini digunakan dalam menentukan keunikan saat kita mencoba mereproduksi artikel.

Ini adalah bagian dari teks asli

Sirap - rangkaian beberapa kata yang berurutan. Dalam prakteknya, digunakan ukuran sirap dari 3 hingga 10 kata. Sebuah array dibentuk sebelum membandingkan teks. Rantai array dibentuk tidak berurutan, tetapi tumpang tindih. Saya akan memberikan contoh array seperti itu pada langkah 3 kata.

Teks aslinya adalah "Kata pertama kedua ketiga keempat kelima keenam".
Array yang dihasilkan:

• Pertama kedua ketiga
• kedua ketiga keempat
• ketiga keempat kelima
• keempat kelima keenam
• kata keenam kelima

Panjang array sama dengan jumlah kata dikurangi panjang langkah sirap ditambah satu. Dalam contoh kita, 7 - 3 + 1 \u003d 5. Selain itu, teks dinormalisasi sebelum mendapatkan array. Proses normalisasi melibatkan membuang kata-kata berhenti, preposisi, konjungsi, simbol, angka, dll. Setelah kita mendapatkan larik untuk setiap teks, mudah untuk menghitung persentase keunikan antar artikel. Perhitungan keunikan artikel - persentase herpes zoster yang tidak sama dari jumlah totalnya dalam artikel. Untuk menghitung keunikan sebuah artikel dalam kumpulan teks tertentu, kita harus membandingkan artikel ini dengan artikel lainnya dan mengambil hasil yang minimal.

Berapa ukuran sirap yang akan digunakan saat memeriksa

Sebuah pertanyaan balasan segera muncul: untuk tujuan apa kita membandingkan teks? Jika kita hanya perlu mencari tahu keunikan artikel di antara mereka sendiri, maka jawabannya sederhana - semakin pendek sirap, semakin unik teksnya. Izinkan saya menjelaskan: keunikan, misalnya, 95% pada langkah 5 kata, "lebih unik" daripada 95% yang sama pada langkah 10 kata. Dengan kata lain: 97% keunikan dengan panjang 10 kata kira-kira sama dengan 90% keunikan dengan panjang 5 kata. Dan jika kita perlu memprediksi keunikan teks yang sama dari sudut pandang mesin pencari (setelah penempatan dan pengindeksan), maka tidak ada jawaban pasti. Hanya satu hal yang dapat dikatakan dengan tegas: kurang ukuran sirap dan semakin tinggi persentase keunikan, semakin loyal mesin telusur ke artikel Anda. Poin ini sangat penting bagi mereka yang memutuskan untuk membuat situs web sendiri untuk pertama kalinya dan mengisinya dengan konten unik.

Persentase keunikan teks dan ukurannya

Dan satu komentar lagi. Semakin pendek artikel aslinya, semakin sulit mencapai persentase keunikan teks yang direproduksi. Dan ini bisa dimengerti, sejak itu persentase keunikan teks sama dengan rasio jumlah rantai sirap yang cocok dengan jumlah total rantai sirap dalam artikel. Dalam teks pendek, jumlah rantai sirap kecil. Dengan demikian, sikap akan menjadi lebih buruk. Selain itu, saat menulis teks seo untuk kata kunci dalam artikel pendek, kepadatan kata kunci pasti akan lebih tinggi. Praktik menyalin artikel menunjukkan bahwa kehadiran 1-3 ekspresi kunci yang lebih panjang dari 3 kata membuat sangat sulit mendapatkan persentase keunikan teks yang baik. Aturan ini terutama berlaku untuk artikel yang panjangnya kurang dari 2K karakter.

Metode sirap digunakan di semua program untuk reproduksi artikel

Program untuk mengalikan artikel menggunakan metode CRC saat menggunakan algoritma sirap, yang memungkinkan Anda mencapai kecepatan yang sangat baik dalam membandingkan sejumlah besar teks yang dikalikan. Ini, pada gilirannya, meningkatkan kecepatan teks dibuat. Sebagai referensi: algoritma CRC memungkinkan Anda untuk bekerja bukan dengan string sirap itu sendiri, tetapi dengan checksum mereka, yang secara alami meningkatkan kecepatan (perbandingan angka adalah urutan besarnya lebih cepat daripada perbandingan string).

Kami menunggu pesanan Anda untuk reproduksi artikel dan copywriting pada sumber daya kami http: //www.site

Sirap

Sirap adalah sel, partikel, batu bata - setidaknya jika Anda memahami arti kata ini dalam bahasa Inggris, dari mana asalnya. Di bidang promosi situs web, sirap berarti partikel-batu bata tempat teks itu dibangun, dan merupakan dasar untuk metode yang paling dapat diandalkan untuk memeriksa keunikan teks. Shingle dalam pengertian ini secara langsung terkait dengan analisis linguistik teks dan sebagai metode dan konsep telah ada sejak tahun 1997, ketika Andrei Broder, seorang karyawan berpangkat tinggi di Yahoo! menawarkannya untuk digunakan secara luas. Menggunakan penelitian teks sirap, Anda dapat secara akurat memisahkan teks unik dari konten yang disinonimkan. Saat ini, ketika pengoptimalan SEO mendapatkan tingkat profesional, masalah herpes zoster dan bekerja dengannya menjadi lebih relevan.

Mempersiapkan teks

Sirap adalah sepotong kecil teks, terdiri dari beberapa kata, diproses menggunakan teknik analisis khusus. Teknik ini - kanonisasi - terdiri dari fakta bahwa teks difasilitasi oleh semua kata yang tidak relevan dengan arti dan tata bahasa (konjungsi, preposisi, interjeksi) dan tanda baca. Ambil ungkapan berikut sebagai contoh:

"Ini adalah daftar sejumlah besar kota, dan masing-masing memiliki tempat perjudian, ada ratusan kasino ilegal ini," kata Medvedev.

Setelah kanonisasi, akan terlihat seperti ini:

berikut adalah daftar sejumlah besar kota yang masing-masing memiliki tempat perjudian di sini, ratusan kasino ilegal ini, kata Medvedev.

Kompilasi sirap

Tahap kedua bekerja dengan teks: pemilihan langsung herpes zoster. Untuk melakukan ini, pertama-tama, Anda perlu menentukan panjang sirap. Semakin kecil sirapnya, semakin banyak pekerjaan dan semakin akurat analisisnya. Sirap minimum adalah tiga kata, maksimum delapan kata. Sirap yang lebih panjang sering kali tidak masuk akal, karena terlalu banyak kesalahan dalam pemeriksaan ini. Salah satu aturan untuk membuat sirap adalah tumpang tindih, yaitu dengan menangkap setidaknya satu kata dari sirap sebelumnya. Inilah yang akan memungkinkan untuk memeriksa semua kata dengan cermat.

Misalnya, sirap tiga kata pertama dari sebuah frasa akan terlihat seperti ini:

berikut adalah daftar besar

Dan sirap kedua mungkin memiliki pilihan:

daftar sejumlah besar dan sejumlah besar kota

Semua sirap teks disusun menurut prinsip ini: tumpang tindih, dengan jumlah kata yang sama di sirap.

Algoritma Shingle

Selanjutnya, pemrogram menghasilkan checksum teks. Algoritme sirap melibatkan perbandingan sirap dari dua teks yang berbeda, menentukan apakah salah satunya adalah duplikat dari yang kedua. Sangat sulit untuk menipu mesin pencari yang menggunakan metode verifikasi sirap terprogram. Mereka menemukan dokumen serupa dan membandingkan jumlah sirap yang cocok, dengan jelas mengidentifikasi kurangnya keunikan. Oleh karena itu, saat mengalikan teks, diperlukan kerja keras untuk menyinonimkan, mengencerkan, dan menyusun teks, mengganti ekspresi fraseologis, yang akan membuatnya tidak seperti aslinya. Namun, risiko tertangkap oleh mesin pencari dalam teks tidak asli menghilang hanya jika artikel yang benar-benar unik digunakan.