最近在工作中要处理好多文本文档，要求找出和每个文档的相识的文档。通过查找资料总结如下几个计算方法： 　　1、余弦相似性 　　　　我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 　　　　为了简单起见，我们先从句子着手。 　　　　 　　　　请问怎样才能计算上面两句话的相似程度 ...

如何设计一个比较两篇文章相似性的算法？假如我们想得到更多的局部信息，如相似片段、相似百分比，那又该如何去做？任何idea都可以分享 如果是话题是否相似，一般是关键词匹配的方法 想了一种基于统计模型的算法，不知道实际效果如何：首先收集足够多的样本，分词，统计 ...

　　句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 　　句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？ 基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。 第一步，分词。 　　句子 ...

什么是TD-IDF？ 计算特征向量（或者说计算词条的权重） 构造文档模型 我们这里使用空间向量模型来数据化文档内容：向量空间模型中将文档表达为一个矢量。 We use the spatial vector model to digitize the document content ...

效果如下： ...

项目中需要算2个字符串的相似度，是根据余弦相似性算的，下面具体介绍一下： 余弦相似度计算 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 我们知道，对于两个向量，如果他们之间 ...

0就表示两个向量相似度越低，这就叫"余弦相似性"。 正文 重温余弦定理 ...

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