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文本相似度计算是自然语言处理（NLP）中的核心任务，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等领域。本文全面解析文本相似度计算的核心技术，使用Python中的spaCy和sentence-transformers库实现多种方法，包括基…解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界
文本相似度计算是自然语言处理（NLP）中的核心任务，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等领域。本文全面解析文本相似度计算的核心技术，使用Python中的spaCy和sentence-transformers库实现多种方法，包括基于词向量的余弦相似度、预训练语言模型的句向量方法等。我们将从理论讲解到代码实现，涵盖预处理、特征提取、相似度计算以及性能对比。通过代码实例和中文注释，读者将掌握构建文本相似度计算系统的核心技能，并能根据应用场景选择合适的技术方案。 引言
文本相似度计算是衡量两段文本之间语义相似程度的过程。它是搜索引擎的核心技术之一，例如根据用户输入的查询推荐最相关的文档。常用的文本相似度计算方法包括：
基于统计的方法：如词频（TF-IDF）和余弦相似度。基于词嵌入的方法：如Word2Vec或GloVe。基于预训练语言模型的方法：如BERT、RoBERTa。本文将使用spaCy和sentence-transformers分别实现基于词向量和句向量的文本相似度计算，并进行性能对比。 文本相似度计算的理论基础
1. 余弦相似度
余弦相似度衡量两个向量之间的夹角余弦值，用于评估文本的相似性。公式为： CosineSimilarity = cos ( θ ) = A ⋅ B ∥ A ∥ ∥ B ∥ \text{Cosine Similarity} = \cos(\theta) = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{\|\mathbf{A}\| \|\mathbf{B}\|} CosineSimilarity=cos(θ)=∥A∥∥B∥A⋅B 其中，(\mathbf{A}) 和 (\mathbf{B}) 是文本的向量表示。
2. 词向量与句向量
词向量：通过Word2Vec、GloVe等方法将单词映射为高维空间的稠密向量。句向量：将整段文本映射为固定维度的向量，常用的技术包括BERT和sentence-transformers。使用spaCy计算基于词向量的相似度
安装和初始化spaCy
首先确保已安装spaCy及其语言模型。
pip install spacy
python -m spacy download en_core_web_md
