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第275章 写完了~(第3/7 页)

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文本相似度计算是自然语言处理(nlp)领域的一个重要研究方向,它旨在衡量两个或多个文

本之间的相似程度。文本相似度计算的原理基于两个主要概念:共性和差异。共性指的是两个文本

之间共同拥有的信息或特征,而差异则是指它们之间的不同之处。当两个文本的共性越大、差异越

小,它们之间的相似度就越高。

文本相似度计算可以根据不同的分类标准进行分类。首先基于统计的方法分类,这种方法主要

关注文本中词语的出现频率和分布,通过统计信息来计算文本之间的相似度。常见的基于统计的方

法有余弦相似度、jaard 相似度等。其次是基于语义的方法分类,这种方法试图理解文本的含义

和上下文,通过比较文本的语义信息来计算相似度。常见的基于语义的方法有基于词向量的方法

(如 word2vec、glove 等)和基于主题模型的方法(如 lda、plsa 等)。最后是基于机器学习的方

法分类,这种方法利用机器学习算法来训练模型,通过模型来预测文本之间的相似度。常见的基于

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