Python驱动的文本相似度计算系统源码与应用探索

本篇文档是关于一项大学毕业设计的研究论文，标题为"基于Python的文本相似度计算系统源码数据库"。论文针对当前人工智能领域尤其是自然语言处理的热点问题——如何有效处理和利用大量文本数据展开讨论。OpenAI的ChatGPT兴起后，文本相似度计算作为自然语言处理的重要组成部分，其在信息检索、推荐系统等领域的应用日益显著。 研究者利用Python作为主要开发语言，构建了一个文本相似度计算系统。该系统主要包括以下几个关键步骤： 1. 文本预处理：首先对输入的文本进行清洗，去除无关字符和噪声，确保数据的质量。接着，进行分词处理，将连续的文字序列分割成独立的词汇单元，便于后续处理。 2. 特征提取：通过词向量表示技术（如Word2Vec、GloVe或BERT等），将分词后的关键词转换为数值向量，这些向量捕捉了词语的语义信息，有助于衡量文本间的相似度。 3. 相似度计算：利用余弦相似度等经典算法来度量两个文本向量的相似程度。余弦相似度通过计算两个向量的夹角余弦值，范围在-1到1之间，值越接近1，表示两者的相似度越高。 4. 可视化展示：将计算出的相似度结果通过直观的可视化界面呈现出来，使得用户可以更直观地理解文本之间的关系。 论文通过实际实验验证了系统的有效性，结果显示它在计算文本相似度方面表现良好，具有较高的实用性和可扩展性。作者强调，这个系统对于未来的文本数据处理在各个领域，如搜索引擎优化、个性化推荐、情感分析等方面都有着广泛的应用前景。 关键词：Python、文本相似度计算、系统、自然语言处理、信息检索、推荐系统。这篇毕业设计不仅展示了作者对Python编程和自然语言处理的理解，也体现了对前沿技术的实际应用能力。通过深入研究和实践，该系统有望推动文本处理技术的发展并服务于实际场景。