使用【python】写【文本相似度分析】的代码八位数码管可调节显示时间

在 Python 中，文本相似度分析通常使用自然语言处理（NLP）库，比如 NLTK、spaCy 或者 Gensim 的 Word2Vec 或 Doc2Vec。这里我们以简单的方式展示如何使用 `nltk` 库计算两个字符串之间的相似度，比如比较两个日期是否相近：

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 定义文本相似度函数
def text_similarity(text1, text2):
    # 预处理文本
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    stemmer = PorterStemmer()
    
    def preprocess(text):
        words = word_tokenize(text.lower())
        words = [stemmer.stem(word) for word in words if word not in stop_words]
        return ' '.join(words)
    
    preprocessed_text1 = preprocess(text1)
    preprocessed_text2 = preprocess(text2)

    # 创建 TF-IDF 向量
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    vectors = vectorizer.fit_transform([preprocessed_text1, preprocessed_text2])
    
    # 计算余弦相似度
    similarity = cosine_similarity(vectors)[0][1]
    return similarity

# 比较两个日期（假设是字符串）
date_format = "%Y-%m-%d"  # 格式化日期
time1 = "2023-05-01"
time2 = "2023-06-01"

similarity = text_similarity(time1, time2)
print(f"两个日期的相似度是: {similarity}")