文本相似度概念与算法概览
文本相似度评价角度包括字面、语义和风格等。构建主题模型，假设一篇文章的中心思想决定特定词语的频繁出现，通过统计和分析自动识别文档主题。TF-IDF算法量化单词频率和文档频率，用于挖掘关键词，简化文本数据清洗过程。逆文档频率强调过滤常见词语，保留重要信息。TF-IDF常与余弦相似度结合，衡量文本间的相似度。
BM25算法评估查询和文档的相关性，优化词频计算，限制关键词词频影响。LSA通过奇异值分解将高维词空间映射至低维向量空间，揭示隐含语义关系。距离度量用于衡量元素间相似性或不相似性，包括Jaccard系数和Levenshtein距离。
基于表示学习的文本相似度计算方法依据文本长度特征，分为短文本与长文本处理。短文本对比常见使用TF-IDF、BM25等方法建模，再与长文本关键词进行相似度度量。长文本对比利用关键词提取获取特征向量，通过相似度比较评估相似程度。
文本相似度算法在信息检索、自然语言处理等领域广泛应用，是衡量文本间关联度的重要工具。
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回答时间：2025-04-05 10:34
