П
Size: a a a
П
b
IZ
КГ
IZ
IZ
КГ
КГ
ПЖ
IZ
КГ
КГ
КГ
IZ
genuine = [
"«Братец-хлеб» из Китая носит плащ и корону из булочек, чтобы кормить чаек",
"Мясо гигантских тараканов станет вкусной и недорогой альтернативой говядине",
"Скандал в ботаническом саду: 10 миллионов рублей ушло на зарплату кактусам",
]
plagiary = [
"Китайский хлебный братец кормит чаек плащом и короной из булочек",
"Гигантское мясо тараканов станет говядине недорогой и вкусной альтернативой",
"Зарплата кактусов в ботаническом саду составила 10 скандальных миллионов рублей",
]
import difflib
def similarity(s1, s2):
normalized1 = s1.lower()
normalized2 = s2.lower()
matcher = difflib.SequenceMatcher(None, normalized1, normalized2)
return matcher.ratio()
similarity(genuine[0], plagiary[0])
0.51
similarity(genuine[1], plagiary[1])
0.69
similarity(genuine[2], plagiary[2])
0.55
l
КГ
genuine = [
"«Братец-хлеб» из Китая носит плащ и корону из булочек, чтобы кормить чаек",
"Мясо гигантских тараканов станет вкусной и недорогой альтернативой говядине",
"Скандал в ботаническом саду: 10 миллионов рублей ушло на зарплату кактусам",
]
plagiary = [
"Китайский хлебный братец кормит чаек плащом и короной из булочек",
"Гигантское мясо тараканов станет говядине недорогой и вкусной альтернативой",
"Зарплата кактусов в ботаническом саду составила 10 скандальных миллионов рублей",
]
import difflib
def similarity(s1, s2):
normalized1 = s1.lower()
normalized2 = s2.lower()
matcher = difflib.SequenceMatcher(None, normalized1, normalized2)
return matcher.ratio()
similarity(genuine[0], plagiary[0])
0.51
similarity(genuine[1], plagiary[1])
0.69
similarity(genuine[2], plagiary[2])
0.55
ПЖ
ПЖ
ВК
V