数据分析怎么做? python有没有什么包能判断文本相似度？

python有没有什么包能判断文本相似度？

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算法说明

1）莱文施泰因·哈明（STR1，STR2）

计算汉明距离。STR1和STR2的长度必须相同。它描述两个等长字符串之间对应位置的不同字符数。

2). Levenshtein.距离（STR1，STR2）

计算编辑距离（也称为Levenshtein距离）。它描述了将一个字符串转换为另一个字符串的最小操作数，包括插入、删除和替换。

算法实现了参考动态规划。

3). 列文斯坦比率（STR1，STR2）

计算莱文斯坦比率。计算公式r=（sum-ldist）/sum，其中sum是STR1和STR2字符串长度之和，ldist是类编辑距离

注意：这里的类编辑距离不是2中提到的编辑距离，2中的三个操作都是1。这里，删除和插入仍然是1，但是替换为2

这个设计的目的是：比率（“a”，“C”），和=2，根据2中（2-1）/2=0.5的计算，“a”和“C”之间没有重合，这显然不划算，但是可以通过替换操作2来解决。

4). Levenshtein.jaro公司（S1，S2）

计算Jaro距离，

其中m是S1，S2的匹配长度，当一个位置的字符相同时，或在

t是切换时间的一半

5之内。）列文施坦.jarou温克勒（s 1，s 2）

计算Jaro-Winkler距离：

如何用python计算文本的相似度？

步骤1：将每个网页文本分割成一袋单词。第三步：统计网页（文档）总数M。第三步：统计第一个网页n中的字数，计算第一个网页的第一个字在网页n中出现的次数，然后计算出该字在所有文档M中出现的次数，则该字的TF IDF为：n/n*1/（M/M）（还有其他规范化公式，这里是最基本、最直观的公式）。第四步：重复第三步计算网页中所有单词的TF-IDF。第五步：重复第四步计算所有网页中每个单词的TF-IDF值。三。用户查询处理的第一步：用户查询的分词。第二步是根据web数据库（文档）的数据计算用户查询中每个词的TF-IDF值。4余弦相似度用于计算用户查询与每个网页之间的夹角。角度越小，越相似。

欧氏距离和余弦相似度的区别是什么？

两者都用于评估个体之间的差异。欧氏距离测量受不同单位标度（如秒和毫秒）的影响，因此需要首先对其进行标准化。空间向量余弦角的相似度不受索引尺度的影响，余弦值区间为[-1,1]。

欧几里德距离是我们通常所说的两点线性距离，即n维空间中两点之间的实际距离。欧氏距离越小，相似度越大。

余弦相似性通过向量空间中两个向量夹角的余弦值来度量两个个体之间的差异。应注意两个向量在方向上的差异，而不是距离或长度上的差异。两个向量越相似，角度越小，余弦值越大。

从下面的三维坐标系图可以看出，欧几里德距离dis（a，b）测量空间中每个点的绝对距离，它与每个点的绝对坐标有关，反映了距离的差异。余弦距离（COSθ）度量的是空间矢量的角度，它反映的是方向（维数）的差异，而不是距离或值。

例如，a股（400800）从400涨到800，B股（4，8）从4涨到8，B股（4，8），两者都涨了50%。如果要对股票的涨幅进行度量，可以通过余弦相似度度量发现a/B股票具有很高的相似度（相同）。如果要度量股票的价值，就需要用欧几里德距离来度量。我们发现a股的价值显著高于B股，a股与B股的相似度较低。

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