Python如何计算文本相似度 |树莓派定时运行python

一、余弦相似度

eilarity函数来计算余弦相似度。下面是一个示例代码

“`etricsporteilarityporttVectorizer

是一种强大的编程语言”非常流行”

tVectorizersform([text1, text2])eilaritieseilarity(vectorizer[0], vectorizer)teilarities)

输出结果为

[[0.70710678]]

二、Jaccard相似度

ilarity_score函数来计算Jaccard相似度。下面是一个示例代码

“`etricsportilarity_score

是一种强大的编程语言”非常流行”

set1 = set(text1.split())

set2 = set(text2.split())ilaritiesilarity_score(set1, set2)tilarities)

输出结果为

三、TF-IDF

库中的TfidfVectorizer来计算TF-IDF值。下面是一个示例代码

“`port TfidfVectorizer

是一种强大的编程语言”非常流行”

sform([text1, text2])eilaritieseilarity(vectorizer[0], vectorizer)teilarities)

输出结果为

[[0.]]

计算文本相似度的三种常用方法。在实际应用中，大家可以根据具体情况选择合适的方法来计算文本相似度，以提高计算的准确性和效率。