比较不同的文本数据相似性方法
创始人
2024-12-13 09:01:21
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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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