Simhash算法将文本转化为一个64位的特征字，用于快速判断文档之间的相似度。

具体实现中，首先将文本进行分词处理，然后将每个词通过MD5算法转换为数值。

对于两个只差一个字的句子，如"可以的话我们电话和您详细沟通下"与"可以的话我们电话和您详细沟通一下"，在计算simhash值时，主要区别出现在对utf8字符串转换为无符号整数的步骤。

例如：

"可以": 311920860262594121476266949207272782859

"的话": 64985425953960528490332787547899391386

通过将摘要值转换为可以进行计算的数值，并进行归一化处理，得到最终结果。

计算过程中，将摘要值与2的0次方到2的64次方进行&运算，判断结果是否为0，以确定对应的数值位上应减1还是加1。

归一化后，两个句子的distance被计算为10。

文本数据变换的详细步骤包括计算MD5值、提取摘要转换为16进制无符号整数、进行位运算得到位列表，然后将位列表转换为只含01的列表，最后根据列表计算simhash的值。

在计算simhash值时，将小于0的数变为0，大于0的数变为1，得到最终的simhash值。

通过计算海明距离，可以得知两个句子的相似度，本例中两个句子的distance为10。

总结：Simhash算法通过将文本转化为特征字，实现了高效相似度判断，其核心在于对文本进行分词、摘要提取、归一化等步骤，最终通过位运算得到simhash值，并通过计算海明距离衡量文本相似度。