Figure 3.15 shows an example of thi

Figure 3.15 shows an example of this process for an 8-bit fingerprint.
Note that common words (stopwords) are removed as part of the text processing.
In practice, much larger values of b are used.
Henzinger (2006) describes a large-scale Web-based evaluation where the fingerprints had 384 bits.
A web page is defined as a near-duplicate of another page if the simhash fingerprints agree on more than 372 bits.
This study showed significant effectiveness advantages for the simhash approach compared to fingerprints based on n-grams

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปที่ 3.15 แสดงตัวอย่างของกระบวนการนี้สำหรับลายนิ้วมือมี 8 บิต หมายเหตุว่า คำทั่วไป (stopwords) จะถูกเอาออกเป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลข้อความ ในทางปฏิบัติ จะใช้ค่าที่มีขนาดใหญ่มากของ b Henzinger (2006) อธิบายถึงการประเมินแบบที่เว็บใหญ่ที่ลายนิ้วมือที่มีบิต 384 เว็บเพจที่ถูกกำหนดเป็นใกล้ซ้ำของเพจอื่นถ้านิ้ว simhash ตกลงกว่า 372 บิต การศึกษานี้แสดงให้เห็นประสิทธิผลสำคัญข้อดีสำหรับวิธี simhash ที่เปรียบเทียบกับลายนิ้วมือที่อิง n กรัม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 3.15 แสดงตัวอย่างของขั้นตอนนี้สำหรับลายนิ้วมือ 8 บิต.
โปรดทราบว่าคำที่พบบ่อย (คำหยุด) จะถูกลบออกเป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลข้อความ.
ในทางปฏิบัติค่าขนาดใหญ่กว่าของ B จะใช้.
Henzinger (2006) อธิบายใหญ่ ขนาด web-based การประเมินผลที่นิ้วมือมี 384 บิต.
หน้าเว็บถูกกำหนดให้เป็นใกล้ซ้ำหน้าอื่นถ้าลายนิ้วมือ simhash เห็นด้วยกับกว่า 372 บิต.
การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นว่าข้อได้เปรียบที่มีประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญสำหรับวิธี simhash เมื่อเทียบกับลายนิ้วมือตาม บน n-กรัม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 3.15 แสดงให้เห็นตัวอย่างของกระบวนการนี้เพื่อ 8-bit ลายนิ้วมือหมายเหตุ คำทั่วไป ( stopwords ) จะถูกลบออกเป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลข้อความ .ในทางปฏิบัติค่ามีขนาดใหญ่มากของ B จะใช้henzinger ( 2006 ) อธิบายถึงเว็บขนาดใหญ่ จากการประเมินว่าลายนิ้วมือมี 384 บิตเว็บเพจหมายถึงซ้ำใกล้หน้าอื่นถ้าลายนิ้วมือ simhash เห็นด้วยมากกว่า 372 บิตการศึกษานี้แสดงประโยชน์ประสิทธิผลที่สำคัญสำหรับ simhash วิธีการเปรียบเทียบลายนิ้วมือตาม n-grams