文本向量化和文本相似度

文本向量化是指将文本转换为向量的过程。在自然语言处理中，常用的文本向量化方法有词袋模型、TF-IDF模型和词嵌入模型等。这些模型可以将文本转换为数值向量，从而方便进行文本分析、分类、聚类等任务。

而文本相似度是指衡量两个文本之间的相似程度。在自然语言处理中，常用的文本相似度算法有余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。这些算法可以用于判断两篇文章的相似性、计算两个句子的相似度等。