文本比较在法律领域的应用：文档分析和合同审查，让法律更严谨

# 1. 文本比较在法律领域的简介

文本比较在法律领域有着广泛的应用，它可以帮助法律从业者高效地处理大量文本数据，提高工作效率和准确性。文本比较技术包括文本相似度算法和文本分类技术。

文本相似度算法用于衡量两个文本之间的相似程度，常用的算法包括编辑距离、余弦相似度和Jaccard相似度。文本分类技术则用于将文本归类到预定义的类别中，常用的技术包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机和决策树。

# 2. 文本比较的理论基础

文本比较是法律领域一项重要的技术，其理论基础涉及文本相似度算法和文本分类技术。

### 2.1 文本相似度算法

文本相似度算法用于衡量两个文本之间的相似程度，是文本比较的基础。常用的文本相似度算法包括：

#### 2.1.1 编辑距离

编辑距离算法计算将一个文本转换为另一个文本所需的最小编辑操作次数，包括插入、删除和替换。编辑距离越小，文本相似度越高。

def edit_distance(str1, str2):
    """计算编辑距离。

    Args:
        str1 (str): 第一个文本。
        str2 (str): 第二个文本。

    Returns:
        int: 编辑距离。
    """

    m, n = len(str1), len(str2)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]

    for i in range(1, m + 1):
        dp[i][0] = i

    for j in range(1, n + 1):
        dp[0][j] = j

    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if str1[i - 1] == str2[j - 1]:
                cost = 0
            else:
                cost = 1

            dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + 1,  # 删除
                            dp[i][j - 1] + 1,  # 插入
                            dp[i - 1][j - 1] + cost)  # 替换

    return dp[m][n]

#### 2.1.2 余弦相似度

余弦相似度算法计算两个文本向量之间的夹角余弦值，范围为[-1, 1]。余弦相似度越接近1，文本相似度越高。

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    """计算余弦相似度。

    Args:
        vec1 (list): 第一个文本向量。
        vec2 (list): 第二个文本向量。

    Returns:
        float: 余弦相似度。
    """

    dot_product = sum(x * y for x, y in zip(vec1, vec2))
    magnitude1 = math.sqrt(sum(x ** 2 for x in vec1))
    magnitude2 = math.sqrt(sum(x ** 2 for x in vec2))

    if magnitude1 == 0 or magnitude2 == 0:
        return 0.0
    else:
        return dot_product / (magnitude1 * magnitude2)

#### 2.1.3 Jaccard相似度

Jaccard相似度算法计算两个文本集合的交集与并集的比率，范围为[0, 1]。Jaccard相似度越接近1，文本相似度越高。

def jaccard_similarity(set1, set2):
    """计算Jaccard相似度。

    Args:
        set1 (set): 第一个文本集合。
        set2 (set): 第二个文本集合。

    Returns:
        float: Jaccard相似度。
    """

    intersection = set1 & set2
    union = set1 | set2

    if len(union) == 0:
        return 0.0
    else:
        return len(intersection) / len(union)

### 2.2 文本分类技术

文本分类技术用于将文本分配到预定义的类别中，是文本比较的重要应用。常用的文本分类技术包括：

#### 2.2.1 朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，假设文本中的特征相互独立。它计算每个类别下文本出现的概率，并选择概率最大的类别。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

def naive_bayes_classification(X, y):
    """朴素贝叶斯分类。

    Args:
        X (ndarray): 特征矩阵。
        y (ndarray): 标签向量。

    Returns:
        MultinomialNB: 训练好的朴素贝叶斯分类器。
    """

    clf = MultinomialNB()
    clf.fit(X, y)

    return clf

#### 2.2.2 支持向量机

支持向量机是一种监督学习算法，通过找到将不同类别文本分开的最佳超平面来进行分类。

from sklearn.svm import SVC