使用【python】写【文本相似度分析】的代码腾讯会议历史会议

Python中有多种库可以用于文本相似度分析，例如`NLTK`, `spaCy`, `gensim`以及`transformers`（如BERT或RoBERTa模型）。不过，直接使用它们计算腾讯会议历史会议文本的相似度通常是针对会议摘要或者关键词而非完整的会议记录。这里我会给出一个简单的示例，使用`nltk`库中的`cosine_similarity`计算两个字符串之间的余弦相似度：

from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

# 假设你有两个会议记录文本
meeting_records = ['记录一', '这是第一次会议的内容...']
record_two = '这是第二次会议的回顾...'

# 预处理文本（去除停用词）
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
processed_records = [[' '.join([word for word in record.split() if word not in stop_words]) for record in meeting_records],
                     [' '.join([word for word in record_two.split() if word not in stop_words])]]

# 将文本转换为TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(processed_records)

# 计算相似度
similarity_score = np.dot(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1].T) / (np.linalg.norm(tfidf_matrix[0]) * np.linalg.norm(tfidf_matrix[1]))

print("两个会议记录的相似度得分:", similarity_score)

请注意，上述代码只是一个基本的演示，并未实际处理腾讯会议的历史记录数据，因为那通常包含更复杂的结构和内容，可能需要解析HTML或JSON等格式。而且，对于大规模的文本分析，可能还需要考虑分布式计算或使用专门的自然语言处理工具。