不用图神经网络的文本相似度

文本相似度是衡量两个文本之间的语义相似程度的指标。除了使用图神经网络，还有其他方法可以实现文本相似度的计算。

1. 基于词袋模型的方法：将文本表示为一个词袋，即将文本中的词语提取出来形成一个向量，并计算向量之间的相似度。常用的计算相似度的方法有余弦相似度和欧氏距离。

2. 基于TF-IDF的方法：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，通过计算词语在文本中的出现频率和在整个语料库中的重要程度来表示文本。可以使用TF-IDF计算两个文本之间的相似度。

3. 基于词嵌入的方法：词嵌入模型（Word Embedding）将词语表示为一个低维向量，使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。可以使用词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe等）将文本表示为向量，然后计算向量之间的相似度。

4. 基于字符串匹配的方法：可以使用字符串匹配算法（如编辑距离、Jaccard相似系数等）来比较两个文本之间的相似度。这些方法主要关注文本中的字符级别的相似性。

这些是一些不需要使用图神经网络的常用方法来计算文本相似度。具体选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。