Πώς να Δημιουργήσετε Ανιχνευτή Λογοκλοπής με Python (Μέρος 1)

Η λογοκλοπή αποτελεί ένα σημαντικό ζήτημα στον τομέα της εκπαίδευσης και της επιστήμης, και η χρήση τεχνολογίας για την ανίχνευσή της μπορεί να είναι αποτελεσματική και πρακτική. Σε αυτό το άρθρο, θα δείξουμε βήμα προς βήμα πώς να χτίσετε έναν ανιχνευτή λογοκλοπής χρησιμοποιώντας τη γλώσσα προγραμματισμού Python.

Βασικά στοιχεία και εργαλεία

Για να ξεκινήσουμε με τη διαδικασία κατασκευής του ανιχνευτή λογοκλοπής, θα χρειαστεί να κατανοήσουμε κάποια βασικά στοιχεία και να χρησιμοποιήσουμε μερικά εργαλεία.

Τι είναι η λογοκλοπή;

Η λογοκλοπή είναι όταν κάποιος αντιγράφει τα λόγια ή τις ιδέες κάποιου άλλου χωρίς να δώσει την κατάλληλη αναγνώριση. Μπορεί να είναι εσκεμμένη ή αθέλητη, όμως σε κάθε περίπτωση είναι σημαντικό να ανιχνεύεται και να αποφεύγεται.

Εργαλεία που θα χρησιμοποιήσουμε

Για το πρότζεκτ μας θα χρησιμοποιήσουμε τα εξής εργαλεία:

• Python: Η γλώσσα προγραμματισμού που θα χρησιμοποιήσουμε.
• NLTK (Natural Language Toolkit): Ένα εργαλείο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
• scikit-learn: Μια βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης.
• Pandas: Χρήσιμο για την ανάλυση και τη διαχείριση δεδομένων.

Εγκατάσταση των απαραίτητων βιβλιοθηκών

Πρώτο βήμα είναι να εγκαταστήσουμε τις βιβλιοθήκες που θα χρειαστούμε. Ανοίξτε το τερματικό σας και εκτελέστε τις παρακάτω εντολές:

pip install nltk
pip install scikit-learn
pip install pandas

Ανάγνωση και προετοιμασία των δεδομένων

Το πρώτο βήμα για τη δημιουργία ενός ανιχνευτή λογοκλοπής είναι η ανάγνωση και η προετοιμασία των δεδομένων. Στο παράδειγμά μας, θα υποθέσουμε ότι έχουμε δύο αρχεία κειμένου που θέλουμε να συγκρίνουμε.

Ανάγνωση αρχείων

Ας γράψουμε έναν κώδικα για να διαβάσουμε τα αρχεία:

import pandas as pd

file1 = 'path/to/your/file1.txt'
file2 = 'path/to/your/file2.txt'

with open(file1, 'r', encoding='utf-8') as f:
    text1 = f.read()

with open(file2, 'r', encoding='utf-8') as f:
    text2 = f.read()

df = pd.DataFrame({'text': [text1, text2]})

Καθαρισμός δεδομένων

Πριν προχωρήσουμε στον επόμενο βήμα, πρέπει να καθαρίσουμε τα δεδομένα μας. Αυτό περιλαμβάνει την αφαίρεση σημείων στίξης, κεφαλαίων γραμμάτων και άλλων μη χρήσιμων χαρακτήρων.

import re

def clean_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r'\W', ' ', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    return text

df['cleaned_text'] = df['text'].apply(clean_text)

Δημιουργία χαρακτηριστικών

Το επόμενο βήμα είναι να δημιουργήσουμε τα χαρακτηριστικά που θα χρησιμοποιήσουμε για την ανίχνευση της λογοκλοπής. Για αυτό τον σκοπό, θα χρησιμοποιήσουμε την τεχνική της σακκούλας λέξεων (bag-of-words).

Σακκούλα λέξεων

Η τεχνική της σακκούλας λέξεων μετατρέπει τα κείμενα σε διανύσματα λέξεων, όπου κάθε λέξη αντιστοιχεί σε μια θέση στο διάνυσμα.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['cleaned_text'])

Σύνοψη

Στο πρώτο μέρος αυτής της σειράς άρθρων, εξετάσαμε τα βασικά στοιχεία της λογοκλοπής και των εργαλείων που θα χρησιμοποιήσουμε για να χτίσουμε έναν ανιχνευτή λογοκλοπής. Εγκαταστήσαμε τις απαραίτητες βιβλιοθήκες, διαβάσαμε και καθαρίσαμε τα δεδομένα μας και δημιουργήσαμε τα αρχικά χαρακτηριστικά με τη χρήση της σακκούλας λέξεων.

Στο επόμενο μέρος, θα δούμε πώς να χρησιμοποιήσουμε αυτά τα χαρακτηριστικά για να ανιχνεύσουμε λογοκλοπή μεταξύ των κειμένων.