使用【MATLAB】写【文本相似度分析】的代码

在MATLAB中实现文本相似度分析通常会用到字符串处理和向量化计算的功能。以下是一个简单的文本相似度分析代码示例，该代码使用了Jaccard相似度系数来计算两个字符串的相似度。Jaccard相似度系数是一种集合相似度度量的方法，通常用来比较样本的相似性和多样性，其计算公式为两个集合交集的大小除以它们并集的大小。

function similarity = calculateJaccardSimilarity(text1, text2)
    % 将文本转换为小写
    text1 = lower(text1);
    text2 = lower(text2);
    
    % 移除非字母字符并分割成单词
    text1 = regexprep(text1, '[^a-z]', ' ');
    text2 = regexprep(text2, '[^a-z]', ' ');
    
    % 去除多余的空格并按空格分割字符串
    text1 = strsplit(text1, ' ');
    text2 = strsplit(text2, ' ');
    
    % 将文本转换为集合形式
    set1 = unique(text1);
    set2 = unique(text2);
    
    % 计算交集和并集
    intersection = intersect(set1, set2);
    unionSet = union(set1, set2);
    
    % 计算Jaccard相似度
    similarity = numel(intersection) / numel(unionSet);
end

使用方法：

text1 = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog';
text2 = 'A quick brown dog outpaces a lazy fox';
similarity = calculateJaccardSimilarity(text1, text2);
disp(['Similarity: ', num2str(similarity)]);

这段代码首先将文本转换为小写，然后移除非字母字符，并将文本分割成单词。接着，它将这些单词转换为集合形式，并计算两个集合的交集和并集，最后根据Jaccard系数公式计算相似度。