java计算句子相似度的代码_4种方法计算句子相似度

Edit Distance

计算两个字符串之间，由一个转成另一个所需要的最少编辑次数，次数越多，距离越大，也就越不相关。比如，“xiaoming”和“xiamin”，两者的转换需要两步：

去除‘o’

去除‘g’

所以，次数/距离=2。

!pip install distance

import distance

def edit_distance(s1, s2):

return distance.levenshtein(s1, s2)

s1 = 'xiaoming'

s2 = 'xiamin'

print('距离：'+str(edit_distance(s1, s2)))

杰卡德系数

用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard 系数值越大，样本相似度越高，计算方式是：两个样本的交集除以并集。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

import numpy as np

def jaccard_similarity(s1, s2):

def add_space(s):

return ' '.join(list(s))

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