jaccard相似度_如何计算两个字符串之间的文本相似度？

Jaccard相似度是一种常用的计算两个字符串之间文本相似度的方法。它的计算方式是将两个字符串中的所有字符放入一个集合中，然后计算两个集合的交集和并集的比值，即：

J(A,B) = |A∩B| / |A∪B|

其中，A∩B表示A和B的交集，|A∩B|表示交集的元素个数；A∪B表示A和B的并集，|A∪B|表示并集的元素个数。

例如，假设有两个字符串A="hello world"和B="world hello"，则它们的Jaccard相似度为：

A = {"h","e","l","o"," ","w","r","d"}
B = {"w","o","r","l","d"," ","h","e","l","l","o"}
A∩B = {"h","e","l","o"," ","w","r","d"}，共9个元素
A∪B = {"h","e","l","o"," ","w","r","d"}，共11个元素
J(A,B) = |A∩B| / |A∪B| = 9 / 11 ≈ 0.82

因此，可以认为字符串A和B的文本相似度较高，相似度为约0.82。