Принцип работы метода шинглов научные статьи. Шингл — таинственный и непонятный. Замечания алгоритма метода шинглов

Алгоритм шинглов (шингл (shingles) с английского это черепичка, чешуйка) предназначен для нечеткого поиска дубликатов текста. Слово "нечеткий" означает, то что вхождения дублей ищется не точно, а размыто. К примеру, возможен дубликат не только строки, но и отдельных словосочетаний. В основном модификация алгоритма шинглов используется поисковыми системами для борьбы с поисковым спамом. Это позволяет из поисковой выдачи исключать тексты похожие друг на друга или полностью идентичные. Однако остается проблема первоисточника, т.е. источника на котором данная информация появилась в первые. Хотя считается, что поисковые системы четко фиксируют этот факт, но в любой системе случаются сбои. Рассмотрим более детально вопрос относительно этого метода, посмотрим с чем едят этот шингл!

Алгоритм метода шинглов

Для каждой части текста (подстроки) рассчитывается некая контрольная сумма, задача которой как-то идентифицировать данный текст, это шингл. Эти символьные кусочки текста должны идти в нахлест, друг за другом, чтобы ни один символ или слово не пропало. Далее из всего множества этих контрольных сумм отбираются те, которые отвечают какому либо критерию - четные, делятся на какое-нибудь число и т.д. В результате выборка имеет равномерный закон распределения, не делается акцент на какой либо части текста. В итоге, если между двумя кодированными текстами совпадут контрольные суммы, то схожесть текстов очевидна. И чем больше совпадений, тем больше схожести текстов.

Выбирать единицу кодирования - подстроку можно по разному. Можно использовать шаг размером с символ, или несколько символов, а можно брать слово или несколько слов. Далее, нужно определиться должны ли подстроки "заезжать" (включать часть предыдущей) в свой код - это влияет на точность результата. Определить размерность подстроки в десять слов или десять символов, выбор зависит от вычислительной мощности, объемов памяти и точности результатов. К томуже желательно исходный текст очистить от повторяющихся пробелов, знаков препинания и даже предлогов, т.к. они не несут особой информационной нагрузки.

Пример использования алгоритма метода шинглов

Рассмотрим в качестве примера две слегка измененные выдержки из стихотворения А.С. Пушкина

Оригинальный текст:

"
Буря мглою небо кроет,
Вихри снежные кружа,
То как зверь она завоет,
То заплачет как дитя
- Алгоритм метода шинглов в работе
"

Чуть подправленный текст:

"
Буря белым землю кроет,
Вихри снежные кружа,
То как лев она завоет,
То заплачет как дитя
- Алгоритм метода шинглов на старт
"

В качестве шага выберем слово. Длину подстроки возьмем равную 5 словам. Составлять строки будем в стык (друг за другом). Так как текст маленький, то исключать слова
В итоге получим кодированный текст длиной в 5 чисел.

Рис. 1 Пример компоновки текста методом шинглов

В результате, у нас получилось одно совпадение - третье число (c0c522529b0e810f73b210cc972e9966). Это совпадение показывает то, что между двумя текстами схожесть составляет не менее 25%. Конечно для такого маленького текста, можно было уменьшить шаг, но и при таких начальных параметрах это является хорошим примером.

Супершингл

Если для каждого текста составлять даже уменьшенное каким-либо критерием набор шинглов, то все равно для большого объема документов вычислительные мощности, которые необходимо будет задействовать все равно останутся колоссальными. Поэтому на практике часто над набором шинглов документа считают еще одну контрольную сумму, так называемый «супершингл». Следовательно, совпавшими тогда будут считаться документы с полностью совпавшими наборами шинглов.

Замечания алгоритма метода шинглов

Однако, необходимо отметить, что на текущий момент применяются усовершенствованные алгоритмы определения дубликатов. К примеру, альтернативный алгоритм определения нечетких дубликатов, был создан и придуман в Яндексе. Модифицированный алгоритм тот факт, что поисковая система обладают индексным документом в виде инвертированного файла (или инвертированным индексом) и эту ситуацию можно с пользой использовать в процедуре нахождения почти-дубликатов.

Простое приближение метода шинглов на php

Приведем ниже описание и исходный код, для демонстрации алгоритма шинглов на языке php. Будем имитировать поисковую систему

Первоначально необходимо скачать файл по сети. Это можно сделать с помощью простой функции на php:

// получить файл по ссылке $url ?> // удалим теги с помощью функции php ?>

Определим необходимые переменные

// массив подстрок $hesh_mass = array () ; // массив значений хеш подстрок $tmp = » ; ?>

Создадим массив из слов. В качестве критерия разделения используем пробел.

// опять стандартная функция php ?>

Сформируем массив подстрок. В этой функции мы просто складываем слова по пять штук вместе.

Сформируем массив хеш значений:

В качестве функции сравнения воспользуемся простым перебором В результате работы функции выводится процент совпадений.

"Процент совпадения: " . $similar_counter * 100 / size ($hesh_mass1 ) ; ?>

Шингл текста - части, на которые делится текст, по которым проверяется уникальность.

Больше видео на нашем канале - изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Такой метод проверки является самым надежным. Он появился в 1997 году и до сих пор остается самым популярным. Алгоритм разбиения на шинглы для последующей проверки прост, не требует много времени.

Метод шинглов является самым востребованным при создании всевозможных . Он позволяет распознать уникализированные статьи от синонимайзинга.

Как работают шинглы текста

Итоговый показатель проверяемого текстового контекста будет зависеть от выставленной длины шингла. Если размер шингла задали в 1 слово, то в интернете обязательно найдется несколько текстов, которые уже будут содержать аналогичное слово. В итоге процент уникальности проверяемого контекста будет нулевой.

Если задать проверку, которая будет осуществляться на основе заданных десяти слов, уникальность проверяемого документа будет на высоте. Чаще всего десять слов подряд не будут повторяться в нескольких текстах.

Когда мы поняли, как работает алгоритм поиска фраз, давайте подробнее рассмотрим пример, как осуществляется поиск уникальных и неуникальных фрагментов из текстового документа.

Шингл 1: уборка квартиры после;
Шингл 2: квартиры после ремонта;
Шингл 3: после ремонта в.

В примере мы рассмотрели, как происходит нарезание фраз внахлест.

Среди разнообразных программ, которые в автоматизированном режиме проверяют тексты на уникальность, есть достаточно сложные алгоритмы нарезания.

Без очищения от стоп-слов и ненужных слов.
С очисткой всего текстового документа от стоп-слов и ненужных слов.

Первый алгоритм работает принципу, что проверка совершенно не изменяет исходный текст. Документ проверяется на уникальность в том виде, который был.

Второй алгоритм, выполняет более сложный процесс. При проверке исходного текстового контента удаляются совершенно все слова или словосочетания, в которых нет полезной информации и смысла (в оптимизации текстов, данные слова относятся к воде)

Уборка квартиры после ремонта в любом помещения проводится в максимально сжатые сроки: качественно и аккуратно.

В процессе проверки, очищается текст и получается следующее:

Уборка квартиры ремонта помещения проводится максимально сжатые сроки: качественно аккуратно.

Какой размер шингла ставить в программе Advego Plagiatus

Чем короче вы выставляете на Адвего шингл, тем качественней и точнее будет проверка текстового документа. По популярной программе Advego Plagiatus средним показателем являются 4-5 слов. Этого количества хватает, чтобы убедиться в подлинной уникальности текста. Если вы установите размер шингла 3, то данная проверка на уникальность обязательно найдет совпадения со множествами контента в интернете.

Например, фраза «Я тебя люблю», состоящая из 3 слов, найдется обязательно еще в тысяче статьях.

Уникальность контента

Уникальный контент необходим для продвижения любого сайта. При этом показателем использования оригинального, а не заимствованного с других ресурсов контента, и является уникальность. Простое же копирование текстовой информации не только бесполезно, но и чревато санкциями поисковых систем.

Шингл используется при размножении статей

Всем, кто хоть раз выполнял размножение статей, пришлось столкнуться с таким понятием, как шингл . Многие и не пытаются понять суть данного термина. Это можно заметить на примере общения с начинающими оптимизаторами.

Типичный пример диалога при заказе на размножение статей:

1 — Ожидаю уникальность не ниже 95%!
2 — При каком шаге шингла проверять тексты?
1 — А что такое шингл ?
2 — Это параметр, который используется для сравнения, когда выполняют размножение статьи.
1 — Вот я сделаю размещение статей. После их индексации какая уникальность будет? Только скажите без шинглов, не пишите мне про них.

Вот такие примерно диалоги иногда случаются при обсуждении технического задания на . Эта проблема подтолкнула меня сделать попытку разобраться: что же такое алгоритм шинглов и «с чем его едят» оптимизаторы. Данная статья не претендует на полноту рассмотрения вопроса или на классическое определение термина. Наша задача – понять, каким образом используется этот непонятный метод при определении уникальности, когда мы пытаемся размножить статью.

Это часть исходного текста

Шингл — цепочка, состоящая из нескольких, подряд идущих слов. На практике используется размер шингла от 3 до 10 слов. Перед сравнением текстов формируют массив. Формируются цепочки массива не последовательно, а внахлест. Приведу пример такого массива при шаге 3 слова.

Исходный текст – «Первое второе третье четвертое пятое шестое слово».
Полученный массив :

Первое второе третье
второе третье четвертое
третье четвертое пятое
четвертое пятое шестое
пятое шестое слово

Длина массива равна количеству слов минус длина шага шингла плюс один. В нашем примере 7-3+1=5. Более того, перед получением массива текст нормализуется. Процесс нормализации заключается в отбрасывании стоп-слов, предлогов, союзов, символов, цифр и т.д. После того, как мы получили массив для каждого текста, несложно рассчитать процент уникальности между статьями. Расчет уникальности статей — процент неодинаковых шинглов от общего их количества в статьях. Для расчета уникальности статьи в некотором наборе текстов мы должны сравнить эту статью с остальными и взять минимальный результат.

Какой размер шингла использовать при проверке

Тут же напрашивается встречный вопрос: для какой цели сравниваем тексты? Если нам необходимо просто узнать уникальность статей между собой, то и ответ прост — чем короче шингл , тем более уникальны тексты. Поясню: уникальность, например, 95% при шаге 5 слов, «более уникальна» чем те же 95% при шаге 10 слов. Можно сказать по-другому: уникальность 97% при длине 10 слов примерно равна уникальности 90% при длине 5 слов. А если нам необходимо прогнозировать уникальность этих же текстов с точки зрения поисковых систем (после их размещения и индексации), то тут нет точного ответа. Однозначно можно утверждать только одно: чем меньше размер шингла и выше процент уникальности, тем более лояльны будут к вашим статьям поисковые системы. Этот момент особенно необходимо учитывать тем, кто решил впервые создать свой сайт и наполнить его уникальным контентом.

Процент уникальности текста и его размер

И еще одно замечание. Чем короче исходная статья, тем труднее добиться высокого процента уникальности размноженных текстов. И это понятно, так как процент уникальности текста равен отношению количества совпавших цепочек шингла к общему количеству цепочек шингла в статье. В коротком тексте общее число цепочек шингла невелико. Соответственно отношение будет в худшую сторону. Кроме того, при написании seo текстов под ключевые запросы в коротких статьях плотность ключевых слов будет неизбежно выше. Практика размножения статей показывает, что наличие 1-3 ключевых выражений длиной более 3-х слов очень сильно затрудняет получить хороший процент уникальности текста. Это правило особенно актуально для статей размером менее 2К символов.

Метод шинглов применяется во всех программах для размножения статей

Программа для размножения статей применяет при использовании алгоритма шинглов метод CRC, что позволяет достичь весьма приличной скорости сравнения большого количества размноженных текстов. А это, в свою очередь, увеличивает и скорость, с которой выполняется генерация текста. Для справки: алгоритм CRC позволяет работать не с самими строками шинглов, а с их контрольными суммами, что, естественно, повышает скорость (сравнение чисел происходит на порядок быстрее сравнения строк).

Ждем ваших заказов по размножению статей и копирайтингу на нашем ресурсе http://www.сайт

Практически для любого человека, работающего с текстами, при создании качественного и пригодного для продвижения материала, важно учитывать основные алгоритмы оценки уникальности текста, которые так же применяются в работе поисковыми системами. Почему это так важно? Поисковые системы стараются дать своим посетителям качественный и уникальный материал, максимально качественно удовлетворяющий их запрос. И при обнаружении сайта, который не отвечает основным критериям качества, на него накладываются специальные санкции, с которыми попасть в топ практически не возможно. Тексты в этом плане особенно важны, так как отдав контент в работу не добросовестному копирайтеру, который вместо оригинального копирайта даст вам красиво оформленный синонимайзинг, вы рискуете потратить весь последующий бюджет на продвижения в пустую. Поэтому для избежания данных казусов в этой статье мы поговорим о методе шинглов, по принципу которого работают практически все онлайн сервисы, которые занимаются оценкой уникальности текстов в интернете.

Суть метода

Шингл — это канонизированный кусок текста длиной от 3 до 10 слов.

Канонизация — это приведение текста в нужный для работы вид. Она может проводится следующим образом: из куска текста убираются все предлоги, союзы, стоп слова и знаки препинания, а сами слова переводятся к именительному падежу. Например возьмем фразу: «Киевское лето в этом году было очень солнечным» и ее канонический вид будет иметь следующий вид: «киев лето год солнечно». Канонизация осушает весь текст оставляя только основные смысловые слова.

Уникальность шингла — шингл считается уникальным, если в поисковой базе не встречается ни одного упоминания данной фразы.

Уникальность текста — высчитывается по процентному показателю уникальных шинглов. Например, если текст состоит из 100 шинглов и 95 из них уникальны, то уникальность текста 95%.

Как уже можно было догадаться по определениям, текст пред обработкой канонизируется, затем разбивается на шинглы нужной длины и затем эти шинглы проверяются на наличие в поисковой базе, после чего мы получаем общую уникальность текста.

Канонизацию кстати еще можно сделать синонимическую, то есть на основании большой базы синонимов, где в каждой из групп выделяется только одно слово, текст будет приводиться к единой синонимической форме. И данный алгоритм дает возможность проверить был ли контент создан путем синонимайзинга или же написан вручную с нуля.

Применение в SEO

К сожалению современные сервисы проверки уникальности контента не используют алгоритм канонизации, да и не могут, так как у них нет доступа к внутренней базе поисковых систем, поэтому их довольно легко обойти просто изменив несколько слов в тексте на синонимы или добавив разбавочные слова. Публикуя подобный текст на сайте, вы рискуете не получить абсолютно никакого эффекта от вашей стратегии продвижения, даже в низкочастотных запросах.

Поэтому для того, чтобы минимизировать риск публикации на своем сайте уникализированного контента, необходимо внимательно изучить сам материал и материал ваших конкурентов в выдаче. Как правило, уникализированный текст немного смазан по смыслу и отдает небольшой нелогичностью, а так же может быть очень похож по структуре на одного из ваших конкурентов в выдаче. Так же лучше всего работать с авторитетными копирайтерами, которые специализируются на вашей нише. Не смотря на то, что работа специалиста стоит гораздо больше, в продвижении сайта это может ощутимо окупиться, так как сейчас качество контента оценивается гораздо выше, чем количество ссылок, ссылающиеся на него.

Шингл (от англ. чешуйка, ячейка) - звено, из которого строится цепочка предложений, образуя тем самым текст.

Шинглы помогают проверить текстовые материалы на уникальность. В 1997 г. один из сотрудников Yahoo!, Andrei Broder, ввел в обиход метод шинглов, который способен определить, где находится неповторимый контент, а где обработанный. С развитием оптимизации метод шинглов приобрел наибольшую популярность.

Работа над текстом

В канонизации шингл принимает значение проанализированного отрывка текста. Канонизация – это метод отсечения не несущих смысловой нагрузки слов (местоимения, союзы, предлоги) и знаков препинания от всех остальных слов.

До канонизации: В одном приятном уголке Французской Ривьеры, на полпути от Марселя к итальянской границе, красуется большой розовый отель.

После канонизации: одном приятном уголке французской ривьеры полпути марселя итальянской границе красуется большой розовый отель.

Собираем шинглы

После канонизации текста его разбивают на шинглы. Но сначала следует определиться с их длиной, так как от размера шингла зависит точность анализа. Маленький шингл предполагает кропотливую работу, но высокую точность. Самый маленький состоит из 3 слов, самый большой - из 8. Шингл из более 8 слов непригоден для определения уникальности, так как неэффективен. Шинглы формируются по цепочке – последнее слово или даже два из предыдущего шингла нанизывается на первое слово следующего шингла.

Приведем пример: первый шингл - одном приятном уголке, второй шингл может быть с вариантами - приятном уголке французской или уголке французской ривьеры.

Алгоритм

Как только весь текст разбили на шинглы, за дело берутся программисты. Они подвергают обработанный текст воздействию специального алгоритма, который сравнивает два шингла из двух разных документов и устанавливает степень совпадений. Данный алгоритм используется поисковыми системами.

Чтобы текст выглядел как можно уникальнее, следует заменять слова синонимами и менять местами абзацы и т.д., то есть полностью изменить форму текста, не изменяя содержания.