##基础概念 本文在进行文本相似度分析过程分为以下几个部分进行， 文本分词 语料库制作 算法训练 结果预测 分析过程主要用两个包来实现jieba，gensim jieba:主要实现分词过程 gensim：进行语料库制作和算法训练 ##结巴（jieba）分词 ...

参考链接：https://blog.csdn.net/whzhcahzxh/article/details/17528261 demo1:结巴分词： 详细实例： ...

"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们用Python大法来实现一 ...

环境 Python3， gensim，jieba，numpy ，pandas 原理：文章转成向量，然后在计算两个向量的余弦值。 Gensim gensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式，gensim还实现 ...

http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021 参考于这个博主的博文。 原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度 ...

各种相似度计算的python实现 前言 在数据挖掘中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。如果是初学者，我认为把公式先写 ...

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1、余弦相似度 余弦距离，也称为余弦相似度，是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的度量。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"。 上图两个向量a,b的夹角 ...