python年报文本相似度代码

Python年报文本相似度代码可以通过使用自然语言处理库（如NLTK、Spacy）和文本相似度算法（如TF-IDF、Word Embedding）来实现。

首先，我们需要载入年报文本数据，可以是PDF、Word文档或者纯文本文件。然后，我们需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词形还原等操作，以便于后续的相似度计算。

接下来，我们可以使用TF-IDF算法来计算文本的相似度。TF-IDF算法考虑了词频和逆向文件频率，可以较好地衡量两个文本之间的相似度。

另外，我们也可以使用Word Embedding模型（如Word2Vec、GloVe）来计算文本的相似度。Word Embedding模型可以将文本中的单词映射到高维空间中的向量，从而可以通过向量之间的相似度来衡量文本之间的相似度。

对于代码的实现，我们可以使用Python中的相关库（如NLTK、Gensim）来实现TF-IDF算法和Word Embedding模型。我们可以将文本数据载入内存，然后通过这些库进行相似度计算，并输出相似度的结果。

总的来说，Python年报文本相似度代码可以通过使用自然语言处理库和文本相似度算法来实现，从而可以方便地对年报文本进行相似度分析和比较。