使用HBuilder写【文本相似度分析】的代码

在HBuilder中编写文本相似度分析的代码，通常会涉及到自然语言处理（NLP）库，如Jieba分词、TF-IDF向量化和余弦相似度计算等步骤。以下是一个简单的示例，我们将使用Python和jieba、sklearn库：

# 首先安装需要的库（如果你还没安装）
# HBuilder支持运行Python代码，可以在HBuilder内置的终端中输入命令：
# pip install jieba sklearn numpy

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

# 定义两个待比较的文本
text1 = "HBuilder是一款很好用的IDE"
text2 = "我正在使用HBuilder编写代码"

# 分词
def segment_text(text):
    return ' '.join(jieba.cut(text))

# 分词并计算Tfidf
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([segment_text(text1), segment_text(text2)])

# 计算余弦相似度
similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix)[0][0]

print(f"文本1和文本2的相似度为: {similarity}")