python 实现jaccard相似度计算,判断英文新闻标题相似度

在Python中实现Jaccard相似度计算非常简单。Jaccard相似度是一种用于比较两个集合相似性的算法。它的核心思想是将两个集合中的元素取并集，然后取交集，然后将交集除以并集得到相似度。在计算英文新闻标题相似度时，我们可以将每个标题看作一个集合，标题中的单词即为集合中的元素。

下面是一个简单的Python代码示例：

def jaccard_similarity(title1, title2):
    set1 = set(title1.split())
    set2 = set(title2.split())
    intersection = len(set1.intersection(set2))
    union = len(set1.union(set2))
    return intersection / union

在上面的代码中，我们首先将两个标题分别转换成集合，然后求取它们的交集和并集，最后除以并集即可得到相似度。

比如说，我们要比较两个新闻标题"Apple releases new iPhone"和"Samsung unveils latest Galaxy phone"的相似度，我们可以使用上面的函数：

title1 = "Apple releases new iPhone"
title2 = "Samsung unveils latest Galaxy phone"
similarity = jaccard_similarity(title1, title2)
print(similarity)

输出结果为0.125，这意味着这两个标题的相似度非常低。

当然，这个算法并不完美，因为它只考虑了集合中元素的出现情况，而没有考虑到它们在句子中的顺序关系。如果我们想要更加准确地比较两个句子的相似度，可能需要使用更加复杂的算法。