Реализация алгоритма шинглов позволяет определять уровень идентичности двух документов. Зеленков Ю. Г. и Сегалович И.В. в своей работе «Сравнительный анализ методов определения нечетких дубликатов для Web-документов» подробно описали принцип алгоритмов шинглов разной величины для сравнения веб-документов.
Авторы публикации подробно анализируют технику определения идентичности документов. Они предлагают версию алгоритма шинглов, которая использует случайную выборку из анализируемого текста 84-х случайных шинглов.
Использование именно 84-х значений контрольных сумм, выбранных случайно, позволяет перевести алгоритм до уровня алгоритма супершинглов и мегашинглов, емкость ресурса которых значительно меньше.
Знание алгоритма определение нечетких дублей, позволит избежать проблемы при написании текстов для . Можно выделить следующие этапы, через которые проходит текст при его сравнении:
- канонизации текста;
- разбиения его на шинглы;
- вычисления, через статические функции, 84-х хэшей шинглов;
- случайной выборки значений 84 контрольных сумм;
- сравнения и определения результата.
Приведение оригинального текста к единой нормальной форме через очищение его от всех вспомогательных единиц текста (предлогов, союзов, знаков препинания, тегов и прочее), которые не должны участвовать в сравнении. Часто предполагается также удаление имен прилагательных, поскольку они, как правильно, несут эмоциональную, а не смысловую нагрузку.
Канонизация текста также требует приведения имен существительных в именительный падеж, единственное числе, а иногда – оставление только их корневых значений.
После проведения всех указанных операций получается «чистый» текст, пригодный для сравнения.
2. Разбиение текста на шинглы.
Шинглы (от англ. – чешуйки) - выделенные для сравнения из тела статьи отдельные части текста, с определенным количеством слов в его последовательности для проверки на уникальность.
Шинглы могут быть на любое количество слов – от 3 до 10. Чем шингл короче, тем точнее будет результат проверки. При назначении размера шингла в 3 слова проверка, давшая 100% уникальности, является свидетельством оригинальности текста, поскольку совпадения словосочетаний встречаются практически в любом тексте.
Сравниваемые тексты нужно разделить на подпоследовательности (идущих друг за другом) слов и определить длину шингла в 10 слов. Такая выборка происходит не встык, а внахлест - это гарантирует, что поисковая система не пропустит ни одной строки подстроки.
Полученные наборы шинглов, после того как каждый из текстов разбит на подпоследовательности, равны количеству слов в документе минус длина шингла (-10) плюс один (+1).
3. Вычисление хэшей шинглов.
Принцип алгоритма шинглов базируется на сравнении случайно выбранных контрольных сумм шинглов (подпоследовательностей) двух документов.
Суть действия алгоритма заключается в том, чтобы найти верное количество контрольных сумм для сравнения. Завышенное число шинглов негативно отразится на результате, поскольку для сравнения будет произведено гораздо больше операций, что снизит производительность.
Для облегчения текст представляется в виде таблиц с набором контрольных сумм, рассчитанных для каждого шингла по 84-м статическим хэш-функциям. Все 84 строки (для каждого из документов) охарактеризованы соответствующей контрольной суммой.
Из обоих наборов случайным образом отбираются 84 значения – для каждого из документов – и сравниваются в соответствии с функциями своей контрольной суммы. Иными словами, потребуется 84 операции, чтобы сравнить тексты.
4. Случайная выборка 84 значений контрольных сумм.
Для увеличения производительности при сравнении элементов каждого из 84-х выбранных массивов нужно произвести случайную выборку контрольных сумм для каждой из строк. Выбор минимального значения из каждой строки в итоге даст набор наименьших значений контрольных сумм шинглов для каждой из хэш функций.
5. Получение результата.
Сравнение каждого из 84 элементов обоих документов выявляет соотношение одинаковых значений, что позволяет определить уровень идентичности, или уникальности каждого из текстов.
Алгоритм шинглов (shingles – англ. черепичка, чешуйка) предназначен для нечеткого поиска дубликатов текста. Слово "нечеткий" означает, 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 системами антиплагиата, поисковыми системами для борьбы с поисковым спамом, копипастом, а также для определения уникальности рерайта.
Шинглы – выделенные для сравнения из тела текста отдельные части (подстроки), с определенным количеством слов в его последовательности для проверки на уникальность. Шинглы могут быть на любое количество слов, чем шингл короче, тем точнее будет результат проверки.
Существуют различные методы разбиения текста на шинглы:
- друг за другом, шинглы не пересекаются
Внахлест, когда подстроки включают в себя часть предыдущей подстроки;
Способ формирования шинглов и количество слов или символов в шингле, а также сдвиг шингла (на сколько слов или знаков сдвигается последующая подстрока)сильно влияет на точность результата. При определении размерности подстроки выбор зависит от вычислительной мощности, объемов памяти и требуемой точности результатов.
С помощью нашего онлайн-сервиса seo-tank вы можете гибко настроивать параметры алгоритма. Вы можете изменять свой текст прямо на нашем ресурсе, сравнивать его с оригиналом, и если нужно, откатится назад и внести новые исправления.
После разделения на шинглы (подстроки) Также существуют различные подходы к вычислению контрольных сумм и дальнейшему их сравнению для оценки сходства текста. Контрольные суммы можно получить с помощью хэширования по различным алгоритмам (SHA1, SHA3, CRC32, MD5). Далее нужно оценить совпадение полученных контрольных сумм для двух сравниваемых текстов. Наш сервис позволяет определить плагиат или уникальность текста онлайн с помощью алгоритма шинглов. Он рассчитывает процент заимствования текста. В данном случае речь идет исключительно о дубликате, полном или, в в случае рерайтинга, частичном, так как невозможно независимо написать полностью идентичные куски текста. Этот алгоритм используют поисковые системы и системы антиплагиата. Определите качество рерайта и степень заимствования текста онлайн
Для эффективного сравнения нужно задать правильные параметры алгоритма. Чем меньше шингл, тем более точно будут выявлены совпадающие слова. Также и со сдвигом -меньше вероятности "перепрыгнуть" повторяющиеся словесные обороты. Однако чем больше текст, тем проще найти в нем совпадения (если они есть), и нет необходимости выбирать минимальное значение шингла. Важно! Более точная обработка на большом тексте может быть более медленной!
Нередко пишут, что алгоритм шинглов не способен определить идентичность таких фраз, как "Преподаватель дает студенту материал/Преподаватели дают студентам материалы". И действительно, многие сервисы проверки уникальности, основанные на алгоритме шинглов, покажут, что фразы уникальны, хотя для поисковиков они идентичны. Дело здесь не в недостатках алгоритма шинглов, а в методах канонизации текста (очистки). Если в канонизации используется морфология, то есть все слова приводятся к своей нормальной форме,то алгоритм легко распознает фразы как одинаковые, не зависимо от их окончаний. Нормальная форма слова - для существительного именительный падеж, единственное число, для глагола -неопределенная форма и т.д.
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.
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
Шингл
Шингл – это ячейка, частичка, кирпичик – во всяком случае, если брать значения, которые имеет это слово в английском языке, откуда оно родом. В сфере продвижения сайтов шингл означает те самые частички-кирпичики, из которых строится текст, и является основой для самого надежного метода проверки уникальности текста. Шингл в этом значении имеет прямое отношение к лингвистическому анализу текста и как метод и понятие существует с 1997 года, когда Andrei Broder, высокопоставленный сотрудник Yahoo! предложил его для повсеместного использования. Пользуясь исследованием текста с помощью шинглов можно безошибочно отделить уникальный текст от синонимизированного контента. В настоящее время, когда SEO-оптимизация приобретает профессиональный уровень, вопрос шинглов и работы с ними стал еще более актуален.
Подготовка текста
Шингл – это небольшой, состоящий из нескольких слов, фрагмент текста, обработанный по специальной методике для анализа. Эта методика – канонизация – состоит в том, что текст облегчается на все несущественные для смысла и грамматики слова (союзы, предлоги, междометия) и знаки препинания. В качестве примера возьмем следующую фразу:
“Здесь список из огромного количества городов, и в каждом есть игорные заведения, здесь сотни этих нелегальных казино”, – сказал Медведев.
После канонизации она будет выглядеть так:
здесь список огромного количества городов каждом есть игорные заведения здесь сотни этих нелегальных казино сказал Медведев.
Составление шинглов
Второй этап работы с текстом: непосредственное выделение шинглов. Для этого в первую очередь нужно определить длину шингла. Чем меньше шингл, тем больше работы и тем точнее анализ. Минимальный шингл равен трем словам, максимальный – восьми. Более длинный шингл зачастую не имеет смысла, так как при такой проверке допускается слишком много погрешностей. Одно из правил составления шингла – внахлест, то есть с захватом как минимум одного слова из предыдущего шингла. Именно это даст возможность скрупулезной проверки всех слов.
Например, первый трехсловный шингл фразы будет выглядеть так:
здесь список огромного
А второй шингл может иметь варианты:
список огромного количества и огромного количества городов
По такому принципу составляются все шинглы текста: внахлест, с равным числом слов в шингле.
Алгоритм шинглов
Далее программистом вырабатывается контрольная сумма текста. Алгоритм шингла предполагает сравнение шинглов двух разных текстов, определяя не является ли один из них дубликатом второго. Поисковые системы, в которые заложен программный метод шингловой поверки, обмануть очень трудно. Они находят подобные документы и сравнивают число совпадений шинглов, четко выявляя отсутствие уникальности. Поэтому при размножении текста нужна кропотливая работа по синонимизации, разбавлению и структурированию текста, замене фразеологических выражений, что сделает его не похожим на оригинал. Однако риск быть уличенным поисковой системой в неоригинальном тексте исчезает лишь в том случае, если используются действительно уникальные статьи.