怎樣用python或者是java計(jì)算文本相似度

接下來(lái)，我們定義兩個(gè)字符串 `str1` 和 `str2`，并在 `jaccard_similarity` 函數(shù)中使用它們來(lái)計(jì)算它們之間的相似度。最后，我們將相似度打印到控制臺(tái)上。

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linux + thread + progress 這樣子可以通過(guò)java調(diào)用linux命令 linux中有一個(gè)comm -12命令來(lái)實(shí)現(xiàn)比較兩個(gè)文件的共同數(shù)據(jù)， 生成一個(gè)新文本。

應(yīng)用2：計(jì)算文本相似度 明白了對(duì)于每個(gè)詞，如何計(jì)算它的TF-IDF值。那么計(jì)算文本相似度也輕而易舉。我們已經(jīng)計(jì)算了文章中每個(gè)詞的TF-IDF值，那么我們便可以將文章表征為詞的TF-IDF數(shù)值向量。

pip install python-Levenshtein 使用python-Levenshtein模塊 import Levenshtein 算法說(shuō)明 1). Levenshtein.hamming(str1， str2)計(jì)算漢明距離。要求str1和str2必須長(zhǎng)度一致。是描述兩個(gè)等長(zhǎng)字串之間對(duì)應(yīng) 位置上不同字符的個(gè)數(shù)。

給你看看我的思路：把兩句話存在兩個(gè)String里，然后用一個(gè)int記String長(zhǎng)度，一個(gè)int記相同字的個(gè)數(shù)，最后把兩個(gè)int一除就出來(lái)了。當(dāng)然這個(gè)是最簡(jiǎn)單的，只能算相同長(zhǎng)度的兩句話。

用java判斷兩個(gè)文件的相似度

這樣子可以通過(guò)java調(diào)用linux命令 linux中有一個(gè)comm -12命令來(lái)實(shí)現(xiàn)比較兩個(gè)文件的共同數(shù)據(jù)， 生成一個(gè)新文本。

計(jì)算兩文件的MD5值，如果MD5值一致表示一樣。

兩個(gè)取樣內(nèi)容， MD5等算法的計(jì)算值 不同，則內(nèi)容一定不同； 計(jì)算值相同，則 內(nèi)容可能相同，但可能性是否達(dá)到100%，內(nèi)容相同的概率是多少，根據(jù)編碼范圍、算法來(lái)確定。

public class test { /** * 我們把兩個(gè)字符串的相似度定義為：將一個(gè)字符串轉(zhuǎn)換成另外一個(gè)字符串的代價(jià)（轉(zhuǎn)換的方法可能不唯一），轉(zhuǎn)換的代價(jià)越高則說(shuō)明兩個(gè)字符串的相似度越低。

如何用JAVA寫一個(gè)程序來(lái)比較兩個(gè)文檔的相似度?

分別從開始遍歷兩個(gè) 字符串?dāng)?shù)組，比較 相似（相同） 字符百分比。

public class test { /** * 我們把兩個(gè)字符串的相似度定義為：將一個(gè)字符串轉(zhuǎn)換成另外一個(gè)字符串的代價(jià)（轉(zhuǎn)換的方法可能不唯一），轉(zhuǎn)換的代價(jià)越高則說(shuō)明兩個(gè)字符串的相似度越低。

外一則：兩個(gè)取樣內(nèi)容， MD5等算法的計(jì)算值 不同，則內(nèi)容一定不同； 計(jì)算值相同，則 內(nèi)容可能相同，但可能性是否達(dá)到100%，內(nèi)容相同的概率是多少，根據(jù)編碼范圍、算法來(lái)確定。

這樣子可以通過(guò)java調(diào)用linux命令 linux中有一個(gè)comm -12命令來(lái)實(shí)現(xiàn)比較兩個(gè)文件的共同數(shù)據(jù)， 生成一個(gè)新文本。