如何使用Python对Excel表格中的中文文本进行相似度匹配

要对Excel表格中的中文文本进行相似度匹配，可以使用Python中的中文分词库和相似度算法库。下面是一些步骤：

1. 首先，使用pandas库将Excel表格中的文本读入Python中。如下所示：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)

2. 接下来，使用中文分词库对读入的文本进行分词处理。这里我们使用jieba分词库。如下所示：

import jieba
texts = df['text'].tolist()
texts_segs = [jieba.lcut(text) for text in texts]

3. 然后，将分词后的文本转化为词袋向量，这一步可以使用gensim库的Dictionary和Corpus模块实现。如下所示：

from gensim import corpora
dictionary = corpora.Dictionary(texts_segs)
corpus = [dictionary.doc2bow(text_segs) for text_segs in texts_segs]

4. 接下来，可以选择使用Cosine或Jaccard相似度算法进行相似度匹配计算。这里我们以Cosine算法为例，使用gensim库的Similarity模块实现。如下所示：

from gensim.similarities import Similarity
similarity = Similarity('-', corpus, num_features=len(dictionary))
texts_segs_query = jieba.lcut('要匹配的文本')
query_bow = dictionary.doc2bow(texts_segs_query)
similarity_score = similarity[query_bow]

5. 最后，选择相似度得分高的文本输出，如下所示：

result = df.iloc[similarity_score.argmax()]
print(result)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd
import jieba
from gensim import corpora
from gensim.similarities import Similarity

# 读取Excel文件中的文本
df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)

# 对文本进行分词处理
texts = df['text'].tolist()
texts_segs = [jieba.lcut(text) for text in texts]

# 将分词后的文本转化为词袋向量
dictionary = corpora.Dictionary(texts_segs)
corpus = [dictionary.doc2bow(text_segs) for text_segs in texts_segs]

# 计算Cosine相似度得分
similarity = Similarity('-', corpus, num_features=len(dictionary))
texts_segs_query = jieba.lcut('要匹配的文本')
query_bow = dictionary.doc2bow(texts_segs_query)
similarity_score = similarity[query_bow]

# 输出相似度得分高的文本
result = df.iloc[similarity_score.argmax()]
print(result)