计算每个单词的词频(TF)。 计算每个单词的逆文档频率(IDF)。 3.计算余弦相似度: 对于两个文本,将TF-IDF向量表示。 计算两个向量的余弦相似度。 4.相似度比较: 余弦相似度值范围在-1到1之间,其中1表示完全相同,0表示没有共同点,-1表示完全相反。 根据余弦相似度值判断两个文本的相似度。 以下是一个Python示...
余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似性的方法,它通过计算两个向量之间的夹角来确定它们的相似程度。在文本处理中,我们可以将文本表示为向量,其中每个维度代表一个词语或一个特征。然后,通过计算两个文本向量之间的余弦相似度,我们可以衡量它们在语义上的相似性。 Gensim提供了一个cosine_similarity函数,可以用于计算两...
只有文本分析是最“接地气儿”的，“接地气儿”不是指最简单，而是我们普通大众的使用它最多。