抖音协议人气使用【python】写【文本相似度分析】的代码

在Python中，要使用抖音协议数据并进行文本相似度分析，我们可以利用一些自然语言处理库，如NLTK、Scikit-Learn或transformers等。以下是一个简单的例子，使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法计算两个文本之间的相似度：

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

# 假设你已经有了抖音协议的文本数据，存储在一个列表里
texts = [
    "抖音视频A的内容描述",
    # 其他视频内容描述...
]

# 对文本进行预处理，例如去除停用词和标点符号
def preprocess_text(text):
    return ' '.join([word for word in text.lower().split() if word.isalnum()])

processed_texts = [preprocess_text(text) for text in texts]

# 创建TF-IDF向量表示
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(processed_texts)

# 计算任意两个文本的相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix)

# 打印第一行与其他文本的相似度得分
print("相似度得分:", similarity_matrix[0][1:], "\n")