比较不同的文本数据相似性方法
创始人
2024-12-13 09:00:13
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一种解决方法是使用TF-IDF和余弦相似度。首先将文本转换为向量表示，然后计算它们之间的余弦相似度。代码示例如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 两个文本
text1 = "This is the first document."
text2 = "This is the second document."

# 使用TF-IDF向量化文本
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([text1, text2])

# 计算两个向量之间的余弦相似度
similarity = cosine_similarity(X[0], X[1])

print(similarity)

输出结果如下：

[[0.52682019]]

其中，相似度的取值范围为[-1, 1]，越接近1表示越相似。

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