使用【python】写【文本相似度分析】的代码 血压水平判定

在Python中，我们可以使用自然语言处理库如NLTK、spaCy或更高级的TextBlob以及专门用于文本相似度计算的工具如gensim或scikit-learn库中的`TfidfVectorizer`和`cosine_similarity`函数。这里是一个简单的例子，展示如何使用TF-IDF方法来判断两个血压水平描述是否相似：

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

# 假设我们有两段关于血压水平的文本
text1 = "血压偏高"
text2 = "高血压状态"

# 创建词袋模型（TF-IDF向量化）
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text1, text2])

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

# 判定相似度
if similarity_score > 0.5:  # 这里的阈值可以根据实际需求调整
    print("两个血压描述相似")
else:
    print("两个血压描述不相似")