python 文章相识度

Python 文章相似度是指对两篇文章进行比较，计算它们之间的相似程度。这是自然语言处理中常见的任务。Python 中有许多库可以用来实现文章相似度计算，比如 gensim、NLTK 等。

下面，我们来看看如何使用 gensim 来计算文章相似度。

import gensimfrom gensim.similarities import Similarity# 加载语料库corpus = gensim.corpora.MmCorpus('corpus.mm')# 创建TF-IDF 模型tfidf = gensim.models.TfidfModel(corpus)# 将文本转化为向量index = Similarity('index', tfidf[corpus], num_features=len(dictionary))# 文章相似度计算sims = index[tfidf[new_doc]]print(sims)

在上面的代码中，我们用 gensim 加载语料库。然后，创建 TF-IDF 模型来将文本转化为向量。接着，用 Similarity 类来创建索引。

最后，我们将要比较的文本（new_doc）也用 TF-IDF 模型转化为向量，并计算与语料库中每篇文章的相似度。输出结果即可得到每篇文章与目标文章的相似度。

值得注意的是，在计算文章相似度时，我们需要对文本进行预处理，包括分词、去停用词、词干化等。这些预处理步骤可以使用 NLTK 等库来实现。

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