基于地质语料库的jieba分词，TF-IDF算法文本匹配算法伪代码

以下是基于地质语料库的jieba分词和TF-IDF算法的文本匹配算法的伪代码：

1. 导入jieba分词库和sklearn库中的TfidfVectorizer类

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

2. 定义两个文本字符串

text1 = "地质学是一门研究地球的物质组成、结构、演化及其规律的学科"
text2 = "地球科学涉及到地质学、大气科学、海洋学、行星科学和恒星天文学等多个学科"

3. 对文本进行分词

seg_list1 = jieba.cut(text1, cut_all=False)
seg_list2 = jieba.cut(text2, cut_all=False)

4. 将分词结果转化为字符串

result1 = " ".join(seg_list1)
result2 = " ".join(seg_list2)

5. 将分词结果放入列表中

corpus = [result1, result2]

6. 使用TfidfVectorizer类对列表中的分词结果进行TF-IDF计算

vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)

7. 计算文本相似度

similarity = (tfidf * tfidf.T).A[0,1]

8. 输出文本相似度

print(similarity)

以上就是基于地质语料库的jieba分词和TF-IDF算法的文本匹配算法的伪代码。