文本相似度计算

最新推荐文章于 2025-10-20 17:21:53 发布
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本文介绍了文本相似度计算的重要性，以及三种常见的方法：TF-IDF算法、余弦定理和Jaccard相似度。TF-IDF用于衡量词语在文件中的重要性；余弦定理计算文本间的角度来度量相似度；Jaccard相似度则通过集合的交集与并集计算文本的相似度。

一、简介

文本相似度是进行文本聚类的基础，和传统的结构化数值数据的聚类方法相似，文本聚类是通过计算文本之间的“距离”来表示文本之间的相似度，并产生聚类。文本相似度的常用计算反法有余弦定理。但是文本数据和普通的数据不同，它是一种半结构化的数据，在进行聚类之前必须要对文本数据源进行处理，如分词、向量化表示等，其目的就是使用向量化的数值来表达这些半结构化的文本数据。使其适用于文本分析。

二、TF-IDF算法

在一份给定的文件里，词频(term frequency,TF)指的是某一个给定的词语在该文本中出现的次数(该次数一般会归一化处理，以防止它偏向长文本)。

在给定的文件里，词频

其中，表示该词在文件

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