写一段计算词集相似度的代码
时间: 2024-05-07 16:19:17 浏览: 13
以下是 Python 代码实现计算词集相似度的函数:
```python
def jaccard_similarity(set1, set2):
"""
计算词集相似度
:param set1: 第一个词集,类型为 set
:param set2: 第二个词集,类型为 set
:return: 词集相似度,类型为 float
"""
intersection = set1.intersection(set2)
union = set1.union(set2)
return len(intersection) / len(union)
```
该函数接收两个参数,分别是两个词集。函数内部先计算这两个词集的交集和并集,然后用交集的大小除以并集的大小,得到词集相似度。
例如,假设有以下两个词集:
```python
set1 = set(['apple', 'banana', 'orange'])
set2 = set(['banana', 'kiwi', 'peach'])
```
调用 `jaccard_similarity(set1, set2)`,会返回 0.25,表示这两个词集的相似度为 0.25。
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写一段根据文本相似度去重的Python代码
以下是根据文本相似度去重的Python代码示例:
```python
import difflib
# 定义两个字符串
text1 = "hello world"
text2 = "hello world!"
# 计算文本相似度
similarity = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2).ratio()
# 判断文本相似度是否超过设定的阈值
if similarity >= 0.8:
print("文本相似度超过阈值,判定为重复数据")
else:
print("文本相似度未超过阈值,判定为非重复数据")
```
以上代码使用了difflib库中的SequenceMatcher类来计算文本相似度。首先定义了两个字符串text1和text2,然后使用SequenceMatcher类的ratio()方法计算它们的相似度,最后判断相似度是否超过设定的阈值,如果超过,则判定为重复数据,否则判定为非重复数据。可以将以上代码放入循环中,对数据集中的每一条数据进行去重判断。
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