同學！你因作業作弊已被AI抓獲，Python製作一款AI檢測抄襲小指令碼

導語

你的童年我的童年好像都一樣

小小身體大大書包上呀上學堂

世界上本沒有喜歡上學的小孩

被爸媽打多了，也就有了~

上學意味著什麼呢~意味著開始做作業

假期作業沒寫怎麼辦？趕緊拿姐妹的來抄，你心裡悄咪咪的笑了，終於趕上了最後學委去辦公室的那趟高速。

哈哈哈這很可以，童年的真實情況一覽無餘了。今天我還看到一個笑話：

為防抄作業，爸爸要求將五胞胎分在五個班 。

這操作真神了，但是哪用這麼麻煩撒！

今天小編帶大家寫一款抄襲檢測小指令碼，在家就能知道你孩子的作業都互相抄襲了沒~

正文

首先載入所有必要的模組（1）：

import os from sklearn。feature_extraction。text import TfidfVectorizer from sklearn。metrics。pairwise import cosine_similarity

使用OS模組載入文字檔案的路徑，然後使用TfidfVectorizer對文字資料和餘弦相似度執行詞嵌入，來計算是否存在抄襲。（2）：

用列表推導式（List Comprehension）讀取所有文字檔案

student_files =［doc for doc in os。listdir（） if doc。endswith（ 。txt ）］

使用Lambda功能來向量化並計算相似性（3）：

vectorize =lambda Text： TfidfVectorizer（）。fit_transform（Text）。toarray（）similarity = lambda doc1， doc2：cosine_similarity（［doc1， doc2］）

加入下列兩行程式碼，將載入的學生檔案向量。

vectors =vectorize（student_notes）s_vectors = list（zip（student_files，vectors））

def check_plagiarism（）： plagiarism_results = set（） global s_vectors for student_a， text_vector_a in s_vectors： new_vectors=s_vectors。copy（） current_index = new_vectors。index（（student_a，text_vector_a）） del new_vectors［current_index］ for student_b ， text_vector_b in new_vectors： sim_score =similarity（text_vector_a， text_vector_b）［0］［1］ student_pair= sorted（（student_a， student_b）） score = （student_pair［0］， student_pair［1］，sim_score） plagiarism_results。add（score） return plagiarism_results Let’s print plagiarism results for data in check_plagiarism（）： print（data）

import os from sklearn。feature_extraction。text import TfidfVectorizer from sklearn。metrics。pairwise import cosine_similaritystudent_files = ［doc for doc in os。listdir（） if doc。endswith（ 。txt ）］ student_notes=［open（File）。read（） for File in student_files］vectorize = lambda Text：TfidfVectorizer（）。fit_transform（Text）。toarray（） similarity = lambda doc1， doc2： cosine_similarity（［doc1，doc2］）vectors = vectorize（student_notes） s_vectors= list（zip（student_files， vectors））def check_plagiarism（）： plagiarism_results = set（） global s_vectors for student_a， text_vector_a in s_vectors： new_vectors=s_vectors。copy（） current_index = new_vectors。index（（student_a，text_vector_a）） del new_vectors［current_index］ for student_b ， text_vector_b in new_vectors： sim_score =similarity（text_vector_a， text_vector_b）［0］［1］ student_pair= sorted（（student_a， student_b）） score = （student_pair［0］， student_pair［1］，sim_score） plagiarism_results。add（score） return plagiarism_resultsfor data in check_plagiarism（）： print（data）

總結

抄襲檢測器完成啦！老師們用起來，廣大中小學生們的美夢就此結束了。

哈哈哈！原始碼基地：#私信小編即可# 進來的小可愛記得三連哦~愛你

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