集成学习技术在文本相似度计算中的性能提升与实践

# 1. 引言

- **背景介绍**
- **研究意义**
- **研究目的**

# 2. 文本相似度计算概述

文本相似度计算是自然语言处理领域的一个重要任务，它旨在衡量两段文本之间的语义或语法相似程度。在实际应用中，文本相似度计算通常涉及以下几个方面的内容：

### 文本相似度定义
文本相似度通常被定义为一种度量，用于衡量两段文本之间的相似程度。在文本相似度计算中，常常需要考虑词语的重要性、语义信息以及语法结构等方面。通常采用数值化的方式表示文本相似度，数值越大表示文本间的相似度越高。

### 文本向量化方法
为了进行文本相似度计算，首先需要将文本转化为计算机可处理的数字形式。常见的文本向量化方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）表示法、词嵌入（Word Embedding）等。

### 常见的相似度计算算法
在文本相似度计算中，常用的相似度计算算法包括余弦相似度（Cosine Similarity）、欧式距离（Euclidean Distance）、Jaccard相似系数（Jaccard Similarity Coefficient）等。这些算法在衡量文本相似度时各有特点，应根据具