文本文件名相似度筛选

news2026/5/11 7:29:17
在日常工作中整理文本文件时最让人头疼的问题之一就是重复文件过多。同一个内容的不同版本混在一起靠肉眼很难快速区分哪些是真正重复、哪些只是名字相似但内容不同。这篇文章介绍一个能解决这个问题的桌面工具帮助你快速筛选出文件名相似的文本文件。什么情况下会用到举几个常见的场景做文案工作的朋友可能会有这样的经历文章改了十几版每版都保存了结果文件夹里全是文章_V1.txt、文章_V2.txt、文章_定稿.txt、文章_真的定稿.txt这种。时间久了根本分不清哪个是最完整的哪个是多余的。做内容运营的可能同时从多个渠道收集资料每个渠道的文件命名规则不一样最后汇总到一个文件夹里名字五花八门但其实内容大量重复。做数据整理的更不用说了从数据库导出的日志文件、爬虫抓取的文本、API返回的结果动辄几百上千个不整理根本没法用。这些问题靠手动整理效率很低而且很容易出错。一个能批量处理文件名相似度筛选的工具就能派上用场了。工具能做什么【文本文件名相似度筛选】这个工具的核心功能很简单分析文件夹里所有文本文件的名字找出名字长得像的那些然后帮你把重复或者近似的内容筛选出来。支持的文件格式包括txt、html、md、csv等常见的文本类型。可以处理单个文件夹也可以递归扫描所有子文件夹。筛选的核心是相似度概念。它会计算两两文件名的相似程度超过你设定的阈值就算作相似然后归到一组。每组文件里它会根据文件内容判断哪个版本更完整把其他版本标记为待处理。筛选完之后待处理的文件会被移动到指定的目录保留一个完整的版本。整个过程你可以预览结果确认无误后再执行不用担心误删。参数怎么设置相似度阈值是最关键的参数。设置为50%的话只要两个文件名有一半相似就算一组设置为80%的话只有非常接近的才会被归到一起。阈值设得太低容易把不相关的文件也筛进去设得太高可能漏掉一些实际重复的文件。一般来说60%-70%是个比较平衡的范围具体可以根据实际情况调整。保留依据有几种不同的判断方式可以按字符数多少来判断一般字符数多的内容更完整、按段落数量、按句子数量、或者按数字含量来判断。不同的判断逻辑适合不同的使用场景。比如筛选文章版本字符数多的一般是更新更全的版本筛选数据文件可能按段落数判断更合适。操作流程整个使用流程大概是这个样子第一步选择要处理的文件夹路径。可以直接输入路径也可以点击浏览按钮选择。勾选遍历子目录的话会递归处理所有子文件夹里的文件。第二步设置保存目录。不填的话默认会在源文件夹下新建一个已筛选文件夹来存放处理结果。如果勾选了保持原路径结构移动后的文件会保持原来的目录层级。第三步配置筛选参数。选择相似度算法、设置阈值、选择保留依据。这些参数可以根据具体需求灵活调整。第四步点击开始。工具会先扫描文件、计算相似度、生成预览。预览界面会显示所有相似文件组告诉你每组建议保留哪个、哪个要移动。确认没问题后点击确认执行。整个过程有进度条显示实时更新状态日志区域也会记录每一步的操作记录方便追踪。适用人群说实话这个工具比较适合以下几类人一个是经常需要整理大量文本文件的朋友。比如运营人员、内容编辑、资料收集员这类工作每天都要处理大量的文档、报告、素材包之类的。一个是负责文件归档管理的朋友。特别是那种需要定期整理历史文件、把重复内容清理掉的工作。还有一个是有强迫症、看不惯文件夹里乱七八糟的朋友。这个我就不多说了懂的人都懂。几点建议使用这个工具之前最好先把源文件夹备份一下。虽然它有预览确认环节不会直接删除文件但移动操作本身还是不可逆的多一道备份多一层保险。另外阈值参数不要一开始就设得很极端建议先用预览功能看看结果是否合理发现筛得太宽或者太窄了再调整。对于文件数量特别大的情况可以考虑分批处理。一次处理上千个文件和一次处理上万个文件后台计算量差异挺大的分批处理能让电脑不那么吃力。总的来说如果你经常需要整理文本文件、清理重复版本这个工具是个值得一试的选择。操作不复杂效果也比较直观关键是能省不少手动筛选的时间。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2534705.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…