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Détecteur de Similarité de Texte

Calcule le pourcentage de similarité entre deux textes en utilisant plusieurs algorithmes dont la Similarité Cosinus, la Similarité de Jaccard et la Distance de Levenshtein

Treat uppercase and lowercase as different characters

Remove extra spaces, tabs, and newlines before comparison

Ignore words shorter than this length

Points clés

Catégorie
Text Processing
Types d’entrée
textarea, select, checkbox, number
Type de sortie
text
Couverture des échantillons
4
API disponible
Yes

Vue d’ensemble

Le Détecteur de Similarité de Texte est un outil d'analyse précis qui calcule le pourcentage de ressemblance entre deux contenus textuels en s'appuyant sur des algorithmes mathématiques avancés comme la similarité Cosinus, Jaccard et la distance de Levenshtein.

Quand l’utiliser

  • •Vérifier l'originalité d'un contenu pour éviter le plagiat.
  • •Comparer deux versions d'un document pour identifier les modifications apportées.
  • •Analyser la cohérence sémantique entre plusieurs descriptions de produits ou articles.

Comment ça marche

  • •Saisissez vos deux textes dans les champs dédiés.
  • •Sélectionnez l'algorithme de calcul souhaité (Cosinus, Jaccard, Levenshtein ou combiné).
  • •Ajustez les options de filtrage comme la sensibilité à la casse ou la longueur minimale des mots.
  • •Lancez l'analyse pour obtenir instantanément le score de similarité en pourcentage.

Cas d’usage

Détection de contenu dupliqué pour le référencement SEO.
Comparaison de contrats ou documents juridiques pour repérer des clauses divergentes.
Évaluation de la proximité lexicale entre deux rédactions académiques.

Exemples

1. Vérification d'originalité d'article

Rédacteur Web
Contexte
Un rédacteur souhaite s'assurer que son nouvel article n'est pas trop proche d'un contenu existant sur son blog.
Problème
Mesurer le taux de duplication textuelle.
Comment l’utiliser
Copier l'article original dans 'Premier Texte' et le nouveau brouillon dans 'Deuxième Texte', puis choisir l'algorithme 'Cosinus'.
Résultat
Un score de similarité est généré, permettant de confirmer si le texte est suffisamment unique ou s'il nécessite une réécriture.

2. Comparaison de versions de contrat

Assistant Juridique
Contexte
Deux versions d'un contrat ont été éditées et il faut identifier les changements textuels.
Problème
Repérer rapidement les modifications mineures ou majeures entre deux documents.
Comment l’utiliser
Utiliser l'algorithme 'Levenshtein' qui est idéal pour détecter les changements caractère par caractère.
Résultat
Le pourcentage de distance permet de quantifier l'ampleur des modifications apportées entre les deux versions du contrat.

Tester avec des échantillons

video, text
Échantillons de Texte avec Emojis
Texte multilingue contenant divers emojis Unicode pour tester l'extraction d'emojis
title token text
video, text
Exemples de Texte Mixte Chinois-Anglais
Fichiers texte d'échantillon avec contenu mixte chinois-anglais pour tester les outils d'espacement automatique
title token text
text
Échantillons de Texte avec Dates
Textes contenant divers formats de date pour tester l'extraction et l'analyse de dates
title token text
text
Échantillons de Texte avec Données Sensibles
Texte contenant divers types de données sensibles pour tester le masquage des données (téléphones, e-mails, cartes d'identité, cartes bancaires)
title token text
text

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FAQ

Quels algorithmes sont utilisés ?

L'outil propose la similarité Cosinus (vecteurs), Jaccard (ensembles), Levenshtein (édition) ou une méthode combinée.

L'outil est-il sensible à la casse ?

Par défaut, il ne l'est pas, mais vous pouvez activer l'option 'Sensible à la casse' pour différencier les majuscules des minuscules.

Comment ignorer les espaces inutiles ?

L'option 'Ignorer les espaces' est activée par défaut pour nettoyer les tabulations et sauts de ligne avant le calcul.

À quoi sert la longueur minimale de mot ?

Elle permet d'exclure les mots très courts (comme les articles ou prépositions) pour se concentrer sur le contenu sémantique significatif.

Mes données sont-elles stockées ?

Non, le traitement est effectué localement et aucune donnée textuelle n'est conservée sur nos serveurs.

Documentation de l'API

Point de terminaison de la requête

POST /fr/api/tools/text-similarity-detector

Paramètres de la requête

Nom du paramètre Type Requis Description
text1 textarea Oui -
text2 textarea Oui -
algorithm select Oui -
caseSensitive checkbox Non Treat uppercase and lowercase as different characters
ignoreWhitespace checkbox Non Remove extra spaces, tabs, and newlines before comparison
minWordLength number Non Ignore words shorter than this length

Format de réponse

{
  "result": "Processed text content",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}
Texte: Texte

Documentation de MCP

Ajoutez cet outil à votre configuration de serveur MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-text-similarity-detector": {
      "name": "text-similarity-detector",
      "description": "Calcule le pourcentage de similarité entre deux textes en utilisant plusieurs algorithmes dont la Similarité Cosinus, la Similarité de Jaccard et la Distance de Levenshtein",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=text-similarity-detector",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Vous pouvez chaîner plusieurs outils, par ex.: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, max 20 outils.

Si vous rencontrez des problèmes, veuillez nous contacter à [email protected]