词袋模型和文章余弦相似度python

词袋模型是一种文本表示方法，将文本中的每个单词视为一个特征，将文本表示为一个向量，向量中每个元素表示对应单词在文本中出现的次数或者权重。文章余弦相似度是一种衡量两篇文章相似度的方法，通过计算两篇文章的词向量之间的余弦相似度来判断它们的相似程度。在Python中，可以使用sklearn库中的CountVectorizer和cosine_similarity函数来实现词袋模型和文章余弦相似度的计算。