关于感知哈希函数的博客文章（在成像上下文中）：
和一些相关的Python代码（处理图像，而不是文本，但可能是适应性强的）：
据我了解，关于文本内容的感知哈希的简短演示有多种方法（在不同的维度，例如文本的级别、语言或统计方法、选择用来表示文本的模型……），以及正确的方法。其中之一取决于您的领域和您尝试解决的问题。
您还可以研究Locality-sensitive hashing，
是一种对高维数据进行概率降维的方法。基本思想是对输入项进行哈希处理，以便相似的项以高概率映射到相同的桶（桶的数量远小于可能输入项的范围）
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