文本相似度计算与匹配：使用Python中的gensim库

文本相似度计算和匹配是自然语言处理（NLP）领域的一个重要问题。它涉及到比较两个或多个文本之间的相似性，并判断它们是否相关或重复。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的gensim库来实现文本相似度计算、匹配和查重的功能。

Gensim是一个流行的NLP库，提供了许多用于处理文本数据的工具和算法。其中一个重要的功能是计算文本之间的相似度。下面我们将逐步介绍如何使用gensim来实现文本相似度计算和匹配。

首先，我们需要安装gensim库。可以使用pip命令来进行安装：

pip install gensim

安装完成后，我们可以导入gensim库并开始使用。接下来，我们将演示如何进行文本相似度计算和匹配的步骤。

1. 加载文本数据

首先，我们需要准备一些文本数据。可以将文本数据保存在一个文本文件中，每行代表一个文本。在这个例子中，我们将使用一个包含几个示例文本的文件。

with open('text_data.txt'