文本相似度计算方法及MATLAB代码实现

文本相似度计算是一种量化文本间相似性的技术，在自然语言处理中广泛应用。常见的方法有余弦相似度、Jaccard相似系数、编辑距离（Levenshtein Distance）、TF-IDF和词嵌入模型如Word2Vec或BERT的 cosine similarity等。

余弦相似度是基于两个向量之间的夹角，适合用于词语或短语的相似度测量。MATLAB中，你可以使用`cosine_similarity`函数来计算，例如：

% 假设我们有两组词向量
vector1 = [wordVectorA; wordVectorB];
vector2 = [wordVectorC; wordVectorD];

% 计算余弦相似度
similarity = cos(vector1, vector2);

Jaccard相似系数则是比较集合交集与并集的比例。在MATLAB中，可以手动实现或使用`jaccard`函数，如下所示：

intersection = intersect(setA, setB);
union = union(setA, setB);
similarity = length(intersection) / length(union);

编辑距离则可通过动态规划求解，MATLAB并没有内置函数，但你可以编写递归或循环的方式来实现。

对于深度学习模型的相似度计算，比如预训练好的BERT模型，需要借助于深度学习库如TensorFlow或PyTorch，然后加载模型并在MATLAB中通过接口调用。