Ⅰ 如何計算兩個文檔的相似度
FC——文件比較命令
1．功能：比較文件的異同，並列出差異處。
2．類型：外部命令
3．格式：FC[盤符：][路徑名]〈文件名〉[盤符：][路徑名][文件名][/A][/B][/C][/N]
4．使用說明：
（1）選用/A參數，為ASCII碼比較模式；
（2）選用/B參數，為二進制比較模式；
（3）選用/C參數，將大小寫字元看成是相同的字元。
（4）選用/N參數，在ASCII碼比較方式下，顯示相異處的行號。
Ⅱ 怎樣計算兩篇文檔的相似度
winmerge用這個
操作步驟為：
FC——文件比較命令
1．功能：比較文件的異同，並列出差異處。
2．類型：外部命令
3．格式：FC[盤符：][路徑名]〈文件名〉[盤符：][路徑名][文件名][/A][/B][/C][/N]
4．使用說明：
（1）選用/A參數，為ASCII碼比較模式；
（2）選用/B參數，為二進制比較模式；
（3）選用/C參數，將大小寫字元看成是相同的字元。
（4）選用/N參數，在ASCII碼比較方式下，顯示相異處的行號。
Ⅲ 文本相似度計算（一）：距離方法
距離方法
1、文本的表示
1.1、VSM表示
1.2、詞向量表示
1.3、遷移方法
2、距離計算方法
2.1、歐氏距離 （L 2 范數)、曼哈頓距離 （L 1 范數)、 明氏距離
2.2、漢明距離
2.3、Jaccard相似系數、 Jaccard距離( 1-Jaccard相似系數)
2.4、餘弦距離
2.5、皮爾森相關系數
2.5、編輯距離
場景舉例：
1）計算 Query 和文檔的相關度、2）問答系統中計算問題和答案的相似度、3）廣告系統中計算 Query 和廣告詞的匹配程度、4）推薦系統中 要給某個用戶推薦某件物品，計算這件物品和這個用戶興趣的相似度
更多地，判斷兩個query表達的意思是否相同也可以看作屬於文本相似度的范疇。
相似度一定是指兩個東西(姑且分別用 P 和 Q 表示)的相似程度，而這兩個東西可以是任何形式的，例如文本、圖片、聲音等等。最終要計算相似度，那必須把這些東西抽象成數學形式，說白了 ，就是怎麼用數字把 這些 東西表示出來， 一 般會表示成向量或者矩陣。那如果表示成了向量， 計算相似度就可以使用大家在數學課上學的知識了。
這里希望可以比較清晰全面地介紹一下文本相似度的計算方法，目前來說，大致分為距離、hash、深度學習三種方法。
這些所謂的距離其實都是一些 固定 的公式而己，關鍵在於如何應用。實際應用中可以使用tf-idf、word2vec、LDA等方法實現相似度的距離計算。
很多相似度的第一步其實都是文本的表示問題，即把文本用數字的形式表示出來，這一步目前主要有 VSM（vector space model） ，和 詞向量表示 兩種方式。
這種方法其實靈活性較大，可以基於分詞，對於中文基於字元或n-grams的表示也有一定效果。
1） tf-idf/bow表示 ：在給定文檔集合C和詞典D的條件下，將某篇文檔通過詞袋模型表示成一個個的詞，而後根據 TF-IDF 為每個詞計算出一個實數值；
由於詞典D的大小為M，因此 將這篇文檔轉化成一個M維向量 ，如果詞典中某個詞未出現在文檔中，則這個詞的在向量中對應的元素為0，若某個詞出現在文檔中，則這個詞在向量中 對應的元素值為這個詞的tf-idf值 。這樣，就把文檔表示成向量了，而這就是 向量空間模型(vector space model) 。從這里也可看出：向量空間模型並沒有catch住詞(term)與詞(term)之間的關系，它假設各個term之間是相互獨立的。
而有了文檔向量，就可以計算文檔之間的相似度了。
這種表示方法與詞典大小相關，往往會使文本的表示比較稀疏且高維，可以通過PCA緩解這一問題。
2） 主題模型表示 ：實際上VSM可以作為一種文本表示的思想：把對文本內容的處理簡化為向量空間中的向量運算，並且它以空間上的相似度表達語義的相似度。
在這個角度，使用LDA，LSA等主題模型同樣可以完成文本的VSM表示：將文本表示為topic的向量空間。
這種方法維度可自定義（topic數），且不稀疏，但是可能存在文本對之間距離相似度分布空間密集的情況導致效果不佳。
這種方法一般直接將文本分詞後 將詞向量相加除以句子長度就可得到 。也可以使用如 smooth inverse frequency的加權方法 將詞向量加權：每個詞嵌入都由a/(a + p(w))進行加權，其中a的值經常被設置為0.01，而p(w)是詞語在語料中預計出現的頻率。
一般來說word2vec的詞向量方法 強於glove方法 ，而對於word2vec，cbow方法強於skip-gram（具體原因並不復雜，感興趣可以從訓練方法角度思考一下～）
更多地，上述文本表示方法其實會損失或無法捕捉到語義信息，通過bert、elmo等預訓練方法的表示更加靠譜，也可以用於無監督的文本相似度計算。
歐氏距離：
曼哈頓距離：
表示兩個（相同長度）字對應位不同的數量，我們以d（x,y）表示兩個字x,y之間的漢明距離。對兩個字元串進行異或運算，並統計結果為1的個數，那麼這個數就是漢明距離。
(1)雅各相似系數：
兩個集合A和B的交集元素在A，B的並集中所佔的比例，稱為兩個集合的傑卡德相似系數，用符號J(A,B)表示。
傑卡德相似系數是衡量兩個集合的相似度一種指標。
實際使用中，可以用去重與不去重兩種方式計算，更多地，可以轉換為交集的tf-idf值之和除以並集的tf-idf值之和
(2) 傑卡德距離
與傑卡德相似系數相反的概念是傑卡德距離(Jaccard distance)。
傑卡德距離可用如下公式表示：
傑卡德距離用兩個集合中不同元素占所有元素的比例來衡量兩個集合的區分度。
夾角餘弦取值范圍為[-1,1]。夾角餘弦越大表示兩個向量的夾角越小，夾角餘弦越小表示兩向量的夾角越大。當兩個向量的方向重合時夾角餘弦取最大值1，當兩個向量的方向完全相反夾角餘弦取最小值-1。文本的相似度一般取絕對值。
皮爾森相關系數在推薦系統用的較多，它的公式如下 :
指兩個字元串，由一個變成另一個所需的最少的編輯次數，這個編 就包括替換、插入、刪除操作。
文本相似度的計算一般使用VSM/cbow+cos距離/歐式距離，或jaccard距離
Dice 系數可以計算兩個字元串的相似度：Dice（s1,s2）=2*comm(s1,s2)/(leng(s1)+leng(s2))。
https://blog.csdn.net/weixin_43526820/article/details/89883640?spm=1001.2014.3001.5501
Ⅳ 如何計算兩個文檔的相似度
如何計算兩個文檔的相似度
winmerge用這個
操作步驟為：
FC——文件比較命令
1．功能：比較文件的異同，並列出差異處。
2．類型：外部命令
3．格式：FC[盤符：][路徑名]〈文件名〉[盤符：][路徑名][文件名][/A][/B][/C][/N]
4．使用說明：
（1）選用/A參數，為ASCII碼比較模式；
（2）選用/B參數，為二進制比較模式；
（3）選用/C參數，將大小寫字元看成是相同的字元。
（4）選用/N參數，在ASCII碼比較方式下，顯示相異處的行號。
Ⅳ 文本相似度 之餘弦夾角 度量演算法
相似度度量（Similarity），即計算個體間的相似程度，相似度度量的值越小，說明個體間相似度越小，相似度的值越大說明個體差異越大。
對於多個不同的文本或者短文本對話消息要來計算他們之間的相似度如何，一個好的做法就是將這些文本中詞語，映射到向量空間，形成文本中文字和向量數據的映射關系，通過計算幾個或者多個不同的向量的差異的大小，來計算文本的相似度。下面介紹一個詳細成熟的向量空間餘弦相似度方法計算相似度
上圖兩個向量a,b的夾角很小可以說a向量和b向量有很高的的相似性，極端情況下，a和b向量完全重合。如下圖：
上圖中：可以認為a和b向量是相等的，也即a，b向量代表的文本是完全相似的，或者說是相等的。如果a和b向量夾角較大，或者反方向。
如上圖三: 兩個向量a,b的夾角很大可以說a向量和b向量有很底的的相似性，或者說a和b向量代表的文本基本不相似。那麼是否可以用兩個向量的夾角大小的函數值來計算個體的相似度呢？
向量空間餘弦相似度理論就是基於上述來計算個體相似度的一種方法。下面做詳細的推理過程分析。
想到餘弦公式，最基本計算方法就是初中的最簡單的計算公式，計算夾角的餘弦定值公式為：
但是這個是只適用於直角三角形的,而在非直角三角形中,餘弦定理的公式是
三角形中邊a和b的夾角 的餘弦計算公式為：
在向量表示的三角形中，假設a向量是（x1, y1），b向量是(x2, y2)，那麼可以將餘弦定理改寫成下面的形式：
擴展，如果向量a和b不是二維而是n維，上述餘弦的計演算法仍然正確。假定a和b是兩個n維向量，a是 ，b是 ，則a與b的夾角 的餘弦等於：
下面舉一個例子，來說明餘弦計算文本相似度
舉一個例子來說明，用上述理論計算文本的相似性。為了簡單起見，先從句子著手。
句子A
句子B
怎樣計算上面兩句話的相似程度？
基本思路是：如果這兩句話的用詞越相似，它們的內容就應該越相似。因此，可以從詞頻入手，計算它們的相似程度。
句子A
句子B
這只，皮靴，號碼，大了。那隻，合適，不，小，很
句子A
句子B
句子A
句子B
到這里，問題就變成了如何計算這兩個向量的相似程度。我們可以把它們想像成空間中的兩條線段，都是從原點（[0, 0, ...]）出發，指向不同的方向。兩條線段之間形成一個夾角，如果夾角為0度，意味著方向相同、線段重合,這是表示兩個向量代表的文本完全相等；如果夾角為90度，意味著形成直角，方向完全不相似；如果夾角為180度，意味著方向正好相反。因此，我們可以通過夾角的大小，來判斷向量的相似程度。夾角越小，就代表越相似。
使用上面的多維向量餘弦計算公式
計算兩個句子向量
句子A
和句子B
的向量餘弦值來確定兩個句子的相似度。
計算過程如下：
計算結果中夾角的餘弦值為0.81非常接近於1，所以，上面的句子A和句子B是基本相似的
由此，我們就得到了文本相似度計算的處理流程是:
Ⅵ 如何計算兩個文檔的相似度
如何計算兩個文檔的相似度
winmerge用這個軟體
操作步驟為：
FC——文件比較命令
1．功能：比較文件的異同，並列出差異處。
2．類型：外部命令
3．格式：FC[盤符：][路徑名]〈文件名〉[盤符：][路徑名][文件名][/A][/B][/C][/N]
4．使用說明：
（1）選用/A參數，為ASCII碼比較模式；
（2）選用/B參數，為二進制比較模式；
（3）選用/C參數，將大小寫字元看成是相同的字元。
（4）選用/N參數，在ASCII碼比較方式下，顯示相異處的行號。
Ⅶ 如何計算兩個文檔的相似度
如何計算兩個文檔的相似度
winmerge用這個
操作步驟為：
FC——文件比較命令
1．功能：比較文件的異同，並列出差異處。
2．類型：外部命令
3．格式：FC[盤符：][路徑名]〈文件名〉[盤符：][路徑名][文件名][/A][/B][/C][/N]
4．使用說明：
（1）選用/A參數，為ASCII碼比較模式；
（2）選用/B參數，為二進制比較模式；
（3）選用/C參數，將大小寫字元看成是相同的字元。
（4）選用/N參數，在ASCII碼比較方式下，顯示相異處的行號。
Ⅷ 如何計算兩個文本內容的相似度
樓上說的挺全面，這種類型的比較，方法有很多，基本都是先轉換成同一種編碼格式進行字元串比較，返回下標，轉換成現有字元串。但是如果考慮性能的話，就應該用遞歸去做。
個人愚見~
Ⅸ 如何計算兩個文檔的相似度
如何計算兩個文檔的相似度winmerge用這個軟體操作步驟為：FC——文件比較命令1．功能：比較文件的異同，並列出差異處。2．類型：外部命令3．格式：FC[盤符：][路徑名]〈文件名〉[盤符：][路徑名][文件名][/A][/B][/C][/N]4．使用說明：（1）選用/A參數，為ASCII碼比較模式；（2）選用/B參數，為二進制比較模式；（3）選用/C參數，將大小寫字元看成是相同的字元。（4）選用/N參數，在ASCII碼比較方式下，顯示相異處的行號。