Python驱动的文本相似度计算系统：实战与应用

本资源是一份关于"基于Python的文本相似度计算系统"的毕业设计文档。该系统针对当前人工智能领域尤其是自然语言处理的热点——ChatGPT的崛起，旨在解决如何高效处理和利用大量文本数据的问题。文本相似度计算作为自然语言处理中的关键环节，在信息检索、推荐系统等领域具有广泛的应用前景。 文档的核心内容涵盖了Python编程语言的应用，作者首先介绍了系统的整体架构。系统首先对输入的文本进行预处理，包括清洗和分词，目的是去除无关信息并形成基本的文本结构。接着，通过词向量表示技术（如Word2Vec或GloVe），将文本转换为数学意义上的向量形式，每个词对应一个向量维度，便于后续计算。 文本相似度的计算是核心部分，这里采用了余弦相似度算法，它衡量的是两个文本向量在多大程度上方向相同。这种度量方式在保持语义信息的同时，忽略了词汇的顺序和具体出现的频率，从而得出更准确的文本相似度分数。系统通过比较不同文本的词向量来实现这一点，并将结果以可视化的方式呈现，使用户能直观地理解文本间的相似性。 实验结果显示，该Python文本相似度计算系统在实际应用中表现良好，能够有效地评估文本间的关系，显示出良好的实用性和扩展性。作者还提到了可能的创新点，即如何将这一技术与其他领域如机器学习、深度学习相结合，以进一步提升文本处理的能力，为未来的文本数据分析提供有力支持。 关键词：Python、文本相似度计算、自然语言处理、信息检索、推荐系统、词向量表示、余弦相似度、可视化界面。这份文档不仅提供了技术实现的详细步骤，也为其他研究者或开发者在处理文本数据时提供了有价值的参考。