python概念相似度计算，算法相似度

基于Gensim的文本相似度计算

1、有，gensim包。主要分成三步：第一步，计算所有评论的tf-idf 值。第二步，使用所有评论的tf-idf 值算出商品描述的tf-idf 值。第三步，计算每一个评论和商品描述之间的tf-idf 余弦相似度。

2、你好，你可以考虑使用gensim的来做文本的相识度分析。

3、基于Mturk-771进行实验和分析(开放式) ： http：//wwwmta.ac.il/~gideon/mturk77html 这里我们使用WordNet词典，使用的工具是nltk，利用里面自带的相似度方法来计算词义相似度。

4、Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。

5、word2vec这个代名词也好计算软件也好，对于一个不太懂软件的人来说真的是很陌生，也可以说是一窍不通，但是从朋友那了解了很多，所以我觉得计算两个句子之间的相似度我觉得定义句子相似度是这个问题的关键。

6、如何计算两个文档的相似度 winmerge用这个 操作步骤为：FC——文件比较命令 1．功能：比较文件的异同，并列出差异处。

相关问答

Q1: python中怎么实现相似度的计算,比如:中国石油销售有限公司--中国石油...

在运行这个示例代码后，输出的结果是 `0.25`，这表示两个字符串之间的 Jaccard 相似度为 0.25。

linux环境下，没有首先安装python_Levenshtein，用法如下：重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现。 Levenshtein.hamming(str1， str2)计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。

基于Mturk-771进行实验和分析(开放式) ： http：//wwwmta.ac.il/~gideon/mturk77html 这里我们使用WordNet词典，使用的工具是nltk，利用里面自带的相似度方法来计算词义相似度。

应用2：计算文本相似度 明白了对于每个词，如何计算它的TF-IDF值。那么计算文本相似度也轻而易举。我们已经计算了文章中每个词的TF-IDF值，那么我们便可以将文章表征为词的TF-IDF数值向量。

Q2: python中是否有用于计算两个字符串相似度的函数

可以使用 Python 中的 string 库和 set 库来实现 Jaccard 相似度计算。

都是unicode就可以直接比较。将清除前后的空格。再用type检查他们的确都是unicode。就可以直接比较了。从文件中直接读出的词语，通常是BYTE形式。是编码好了的。不是unicode。要DECODE一次（pythonx）才可以。

有，gensim包。主要分成三步：第一步，计算所有评论的tf-idf 值。第二步，使用所有评论的tf-idf 值算出商品描述的tf-idf 值。第三步，计算每一个评论和商品描述之间的tf-idf 余弦相似度。

python实现余弦相似度： 两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作的最小替换次数。例如字符串“1111”与“1001”之间的汉明距离为2。

这里是类(class)的用法。在类的定义当中，所有的变量都要用成self.xxx这样的，xxx是变量名称。这个意思就是，在vector这个类当中的diff这个变量。这个的作用就跟一个变量的作用是一样的，不过这是在类里面。

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