Textabgleich-Tool

Das Tool berechnet eine Ähnlichkeitsbewertung zwischen zwei eingegebenen Texten anhand konfigurierbarer Metriken. Zielgruppe sind Forscher, Redakteure, QA-Ingenieure, Lehrkräfte und Produktteams, die schnelle, reproduzierbare Ähnlichkeitsmetriken benötigen, um Duplikate, Paraphrasierisiko oder Inhalte erneut zu verwenden zu bewerten. Anwendungsfälle umfassen Plagiatsprüfungen, Versionsvergleiche, redaktionelle Audits und Datenbereinigung bei Inhaltsmigration. Beispiel: Ein Forscher vergleicht zwei Abstracts, um Überschneidungen zu quantifizieren; ein Autor prüft, ob überarbeitete Formulierungen dem Originaltext noch wesentlich ähnlich sind.
Kernlogik und Verarbeitung: Zwei Texteingaben werden normalisiert und tokenisiert, dann gemäß der gewählten Metrik in numerische Repräsentationen überführt (Kosinus mit TF-IDF, Jaccard oder Levenshtein). Optional kann Stopwort-Behandlung und N-Gramm-Boosting angewendet werden. Ausgaben umfassen eine Ähnlichkeitsbewertung im Bereich [0,1], optionalen Prozentsatz und optionale Ausrichtungsdaten, die übereinstimmende Segmente anzeigen.
Algorithmen und Berechnungen: Kosinus verwendet TF-IDF-Vektoren; Score = dot(v1,v2)/(||v1||*||v2||). Jaccard nutzt das Token-Overlaps; Levenshtein ergibt eine Distanz-basierte Ähnlichkeit. Das System kann Top-Matches oder eine aggregierte Gesamtbewertung melden, mit Schwellenwerten zur Filterung der Ergebnisse.
Branche und Nutzung: Entwickelt für UTF-8-Text, Deutsch und weitere Sprachen abhängig vom Tokenizer. In multilingualen Kontexten hängen Ergebnisse von der Tokenisierung ab. Das Tool liefert deterministische Ergebnisse pro Lauf und skaliert für lange Texte durch Chunking, falls erforderlich.
Das Tool konzentriert sich auf explizite Textähnlichkeitsmetriken und führt keine tiefe semantische Analyse durch; Ergebnisse sollten als metrische Ähnlichkeit interpretiert werden.