哈希表计算文本相似度

哈希表计算文本相似度的方法是基于 MinHash 算法的。MinHash 算法是一种用于计算文本相似度的算法，它的基本思想是将文本集合转换为一个固定长度的签名，然后通过比较签名的相似度来计算文本的相似度。

具体实现过程如下：

1. 将文本集合分词，并将每个词映射到一个固定长度的整数值，这个映射函数可以是哈希函数。

2. 对于每个文本，生成一个长度为 k 的签名，签名的生成方式是：随机选择 k 个哈希函数，对于每个哈希函数，计算文本中所有词的哈希值，并选择最小的一个作为该哈希函数的输出，最终得到一个长度为 k 的签名。

3. 将每个文本的签名存储在一个哈希表中，哈希表的键是签名中的每个元素，值是包含该元素的文本集合。

4. 计算文本相似度时，对于两个文本 A 和 B，分别取出它们的签名，比较它们的相似度。具体方法是：统计 A 和 B 的签名中相同元素的个数，除以 k 得到相似度。

哈希表计算文本相似度的优点是计算速度快，适用于大规模文本集合的相似度计算。但是它也有一些缺点，比如签名长度 k 的选择会影响相似度的准确性，需要根据具体情况进行调整。