使用【python】写【文本相似度分析】的代码Web Services客户端实现数据库表记录添加

在Python中，我们可以使用一些库如`sklearn`来进行文本相似度分析，并通过`requests`库调用Web Services来处理数据库操作。下面是一个简单的示例，展示如何创建一个模拟的Web服务客户端，用于将文本相似度分析结果插入到数据库表中：

首先，确保已经安装了所需的库：

pip install requests sklearn pandas

然后，编写一个函数来计算文本相似度（这里用余弦相似度为例，实际应用中可以使用TF-IDF或词嵌入模型如BERT）：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def calculate_similarity(texts):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    vectors = vectorizer.fit_transform(texts)
    
    # 假设我们有两个文本字符串
    text1 = "这是第一个文本"
    text2 = "这是第二个文本"

    similarity_score = cosine_similarity(vectors[[0]], vectors).flatten()[0]
    return similarity_score

接下来，假设有一个Web服务接口（例如RESTful API），用于接收相似度分数和相关的表名、键值对数据：

import json
import requests

def add_to_db(similarity_score, table_name, data):
    url = 'http://your-web-service-url.com/add_record'  # 替换为实际的Web服务URL
    payload = {
        'similarity': similarity_score,
        'table': table_name,
        'data': data,
    }
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}  # 根据实际情况设置请求头

    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

    if response.status_code == 200:
        print(f"成功添加到 {table_name} 表: {response.json()}")
    else:
        print(f"请求失败，状态码 {response.status_code}: {response.text}")

# 示例数据和相似度分数
text_data = [{'text': '测试文本1'}, {'text': '测试文本2'}]
similarity = calculate_similarity([item['text'] for item in text_data])

# 添加到数据库
add_to_db(similarity, 'text_similarity', text_data[0])

这个例子中，你需要替换`http://your-web-service-url.com/add_record`为实际的Web服务URL。同时，根据服务端的具体要求，可能需要调整JSON数据的结构。