Python是一種熱門的編程語言，擁有豐富的庫和工具來實現各種任務。其中之一是模糊查重，可用于檢測文本中類似但不完全相同的句子。下面我們將探討如何使用Python實現模糊查重。

要實現模糊查重，我們需要使用一個叫做fuzzywuzzy的Python庫。它基于Levenshtein距離算法，計算兩個字符串之間的編輯距離。編輯距離是指將一個字符串轉換為另一個字符串所需的最小操作數量。

pip install fuzzywuzzy

接下來，我們將使用fuzzywuzzy庫中的process方法來比較兩個字符串的相似度。這個方法基于字符串之間的編輯距離生成一個分數，范圍從0到100。

from fuzzywuzzy import fuzz
string1 = "hello world"
string2 = "hello"
score = fuzz.partial_ratio(string1, string2) 
print(score)

在這個例子中，我們比較了兩個字符串“hello world”和“hello”的相似度。我們得到了部分比率，這意味著這兩個字符串有部分相似之處。輸出分數為67，表示這兩個字符串相似度較高。

現在我們來嘗試實現模糊查重功能。我們從文本文件中讀取一些句子，并比較它們的相似度。我們可以使用嵌套循環來比較每對句子，找到相似度得分高于某個閾值的句子。

with open("sentences.txt") as file:
sentences = file.readlines()
threshold = 80 # 相似度得分閾值
for i in range(len(sentences)):
for j in range(i+1, len(sentences)):
score = fuzz.partial_ratio(sentences[i], sentences[j])
if score >threshold:
print("Similar sentences found:")
print(sentences[i])
print(sentences[j])
print("Score: " + str(score))

在這段代碼中，我們從名為sentences.txt的文本文件中讀取了句子列表，并計算了它們之間的相似度得分。得分高于80的句子將被視為相似的句子。

這就是如何使用Python實現模糊查重的基礎知識。請注意，使用fuzzywuzzy庫進行模糊查重可能需要更多的資源，并且需要更長時間來計算。因此，我們應該謹慎使用模糊查重，并確保我們只處理必要的數據。