中文本文实现文本相似度计算的代码

以下是Python代码实现，需要使用jieba、sklearn等库：

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

# 分词
def cut_words(text):
    words = jieba.cut(text)
    return ' '.join(words)

# 计算文本相似度
def get_similarity(text1, text2):
    # 分词
    words1 = cut_words(text1)
    words2 = cut_words(text2)
    # 向量化
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform([words1, words2])
    # 计算余弦相似度
    similarity = cosine_similarity(X[0], X[1])
    return similarity[0][0]

以上代码中，我们使用了jieba对文本进行分词，并使用sklearn的TfidfVectorizer将文本向量化，最后使用余弦相似度计算文本相似度。请注意，如果需要比较多篇文本的相似度，可以将分词和向量化过程单独处理，避免重复计算。

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中文本文实现多文本相似度计算的代码

以下是一个简单的中文文本相似度计算的代码实现，使用了jieba分词和余弦相似度计算方法：

import jieba
import numpy as np

def cosine_similarity(vector1, vector2):
    dot_product = np.dot(vector1, vector2)
    norm1 = np.linalg.norm(vector1)
    norm2 = np.linalg.norm(vector2)
    return dot_product / (norm1 * norm2)

def get_word_vector(text):
    words = jieba.lcut(text)
    word_vector = {}
    for word in words:
        if word not in word_vector:
            word_vector[word] = 1
        else:
            word_vector[word] += 1
    return word_vector

def get_text_vector(text, word_vector):
    words = jieba.lcut(text)
    text_vector = []
    for word in word_vector:
        if word in words:
            text_vector.append(words.count(word))
        else:
            text_vector.append(0)
    return np.array(text_vector)

def text_similarity(text1, text2):
    word_vector1 = get_word_vector(text1)
    word_vector2 = get_word_vector(text2)
    word_set = set(word_vector1.keys()) | set(word_vector2.keys())
    text_vector1 = get_text_vector(text1, word_set)
    text_vector2 = get_text_vector(text2, word_set)
    return cosine_similarity(text_vector1, text_vector2)

使用方法：

text1 = "这是一段测试文本1"
text2 = "这是一段测试文本2"
similarity = text_similarity(text1, text2)
print(similarity)

输出结果为两个文本的相似度。

朴素贝叶斯算法怎么实现文本相似度计算

朴素贝叶斯算法可以通过计算文本中每个词的出现概率，来判断两个文本之间的相似度。具体实现方法是，先将文本中的每个词进行分词，然后统计每个词在文本中出现的次数，并计算每个词在所有文本中出现的概率。接着，将两个文本中的词汇进行比较，计算它们的相似度。最后，通过加权平均的方式，得出两个文本的相似度分值。