pdf法计算相似度代码

PDF法计算相似度是一种比较常用的文本相似度计算方法，它通过比较不同文本中单词的共现频率来判断它们的相似程度。

首先，需要将文本转换为词袋模型。将文本中的单词提取出来，并统计每个单词出现的次数，形成一个向量表示文本的词袋。

然后，计算文本之间的相似度。可以使用余弦相似度来衡量两个文本之间的相似程度。余弦相似度的计算公式为：sim(A, B) = (A · B) / (||A|| × ||B||)，其中A和B分别表示两个文本的词袋向量。

最后，根据计算得到的相似度值进行比较。如果相似度接近1，表示两个文本非常相似；如果接近0，表示两个文本相似度较低。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def cosine_similarity_pdf(text1, text2):
    # 转换为词袋模型
    vectorizer = CountVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform([text1, text2])

    # 计算相似度
    sim_matrix = cosine_similarity(X)

    return sim_matrix[0][1]

# 示例文本
text1 = '这是一个示例文本。'
text2 = '这是另一个示例文本。'

# 计算相似度
similarity = cosine_similarity_pdf(text1, text2)
print(f'文本1与文本2的相似度为：{similarity}')

更复杂的算法会考虑词语的权重、去除停用词等因素，以提高相似度计算的准确性和适用性。