gensim中的similarities.MatrixSimilarity计算的是什么相似度，请给出解释

MatrixSimilarity是gensim中计算稠密矩阵相似度的方法，它可以将一个文档集合转化为一个稠密的索引矩阵，每个文档作为矩阵的一行，在矩阵中的相似度可以表示为文档之间的余弦相似度。因此，MatrixSimilarity计算的是文档之间的余弦相似度。

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gensim中的similarities.MatrixSimilarity计算的为什么是余弦相似度

余弦相似度是一种常用的计算两个向量之间相似度的方法，它通过计算两个向量的夹角余弦值来表示它们之间的相似程度，取值范围在[-1,1]之间。在gensim中，similarities.MatrixSimilarity默认使用余弦相似度计算方法来计算文本相似度，这是因为余弦相似度具有计算简单、计算速度快、对数据量不敏感等优点，被广泛应用于文本相似度计算、文本分类等应用中。

给我下面的代码写上注释，并解释他计算相似的原理import pandas as pd import jieba from gensim import corpora, models, similarities # 读取Excel表格数据 df = pd.read_excel(r'D:\pycharm_project\excel_column_similar\cosmic核减率分析\excel_test_clean.xlsx') # 使用jieba进行分词，并去除停用词 stop_words = {'的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '(', ')'} texts = [] for text in df['子过程描述']: words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words] texts.append(words) print(texts) # 构建词典和文档向量 dictionary = corpora.Dictionary(texts) corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] print(corpus) # 计算TF-IDF特征向量 tfidf = models.TfidfModel(corpus) corpus_tfidf = tfidf[corpus] print(tfidf) print(corpus_tfidf) # 计算相似度 index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf) similarity_matrix = index[corpus_tfidf] print(index) print(similarity_matrix.shape) # 标注相似度大于0.75的单元格 for i in range(similarity_matrix.shape[0]): for j in range(i + 1, similarity_matrix.shape[1]): if similarity_matrix[i, j] > 0.75: df.at[i, '子过程描述'] = str(df.at[i, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')' df.at[j, '子过程描述'] = str(df.at[j, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')' # 保存结果到Excel表格 df.to_excel(r'example_similarity.xlsx', index=False)

这段代码的作用是计算Excel表格中子过程描述列的相似度，并将相似度大于0.75的单元格标注出来，最终将结果保存到另一个Excel表格中。

具体实现的步骤如下：

1. 导入需要用到的库：pandas用于数据读取和处理，jieba用于中文分词，gensim用于文本相似度计算。

2. 使用pandas读取Excel表格中的数据，保存到dataframe对象df中。

3. 使用jieba对子过程描述列进行分词，并去除停用词。

4. 使用gensim中的Dictionary类构建词典，并将分词后的文本转换为文档向量。

5. 使用TF-IDF模型计算词语的权重，并得到TF-IDF特征向量。

6. 使用MatrixSimilarity计算文本之间的相似度，并保存到相似度矩阵中。

7. 遍历相似度矩阵，将相似度大于0.75的单元格标注出来。

8. 将结果保存到新的Excel表格中。