TF-IDF结合余弦相似度的文本匹配的 伪代码 一定是伪代码！

以下是TF-IDF结合余弦相似度的文本匹配的伪代码：

1. 定义函数：cosine_similarity(a, b)
2.     计算向量a和b的点积dot_product = a · b
3.     计算向量a的模长a_norm = ||a||
4.     计算向量b的模长b_norm = ||b||
5.     计算cosine_similarity = dot_product / (a_norm * b_norm)
6.     返回cosine_similarity

7. 定义函数：tf_idf(term, document, documents_list)
8.     计算term在document中出现的次数tf = document.count(term)
9.     计算documents_list中包含term的文档数量document_frequency = sum(1 for doc in documents_list if term in doc)
10.    计算inverse_document_frequency = log(len(documents_list) / (1 + document_frequency))
11.    返回tf * inverse_document_frequency

12. 定义函数：text_matching(query, documents_list)
13.    将query进行分词，并去除停用词，得到query_terms
14.    对documents_list中的每个文档document进行以下操作：
15.        将document进行分词，并去除停用词，得到document_terms
16.        计算query_terms与document_terms的并集，并去除重复项，得到terms_list
17.        对于每个term in terms_list，计算term在query和document中的tf-idf值query_tf_idf和document_tf_idf
18.        将query_tf_idf和document_tf_idf存储到query_vector和document_vector中
19.    对于每个文档document，计算query_vector和document_vector的余弦相似度，并存储到similarities_list中
20.    按照similarities_list中相似度从高到低的顺序，返回documents_list中的文档

注意：以上伪代码仅为示例，具体实现可能会有所不同。