基于语义分析用python实现计算两段中文之间的相似性

计算两段中文之间的相似性可以使用自然语言处理中的文本相似度算法，其中比较常用的算法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。下面以余弦相似度为例，介绍如何用 Python 实现计算两段中文之间的相似性。

余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角来衡量它们的相似度的一种方法。在文本相似度计算中，我们可以将每个文本看做一个向量，将所有文本组成的集合看做一个矩阵，然后计算两个文本向量之间的余弦相似度。具体实现步骤如下：

1. 对两段中文进行分词和去停用词处理，得到两个分词后的文本列表。
2. 将两个文本列表合并成一个词汇表，即去重后的所有词汇。
3. 分别计算两个文本向量，每个文本向量表示在词汇表中每个词汇在该文本中出现的次数。
4. 计算两个文本向量之间的余弦相似度。

下面是使用 Python 实现余弦相似度计算的代码：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def cosine_similarity_chinese(text1, text2):
    # 分词和去停用词处理
    seg1 = [word for word in jieba.cut(text1) if word.strip() and word not in stopwords]
    seg2 = [word for word in jieba.cut(text2) if word.strip() and word not in stopwords]

    # 合并词汇表
    words = list(set(seg1 + seg2))

    # 计算文本向量
    vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=words)
    vec1 = vectorizer.fit_transform(seg1)
    vec2 = vectorizer.fit_transform(seg2)

    # 计算余弦相似度
    sim = cosine_similarity(vec1, vec2)[0][0]

    return sim

其中，`jieba` 是一个中文分词库，可以用于将中文文本按照单词进行切分；`sklearn` 是一个机器学习库，提供了 `CountVectorizer` 和 `cosine_similarity` 两个类，分别用于计算文本向量和余弦相似度。

以上是余弦相似度的一个简单实现，实际应用时还需要考虑其他因素，如语料库的大小和质量、分词粒度、停用词表的选取等。