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在信息檢索、天然言語處理跟文本分析等多個範疇，文本相似度的打算是一項基本且關鍵的技巧。本文將扼要介紹多少種常用的文本相似度打算方法，並探究其利用處景。 文本相似度打算的目標是評價兩段文本在語義上的類似程度。其打算方法多種多樣，罕見的有以下多少種：
- 餘弦類似度：這是一種基於向量的打算方法，經由過程打算兩個文本向量在多維空間中的夾角餘弦值來評價它們的類似度。餘弦值越瀕臨1，表示文本越類似。這種方法實用於文本較長，且能較好地處理語義層面的類似性。
- Jaccard類似係數：這是一種基於湊集的打算方法，經由過程打算兩個文本湊集的交集與並集之比來評價類似度。其值範疇在0到1之間，值越大年夜表示文本越類似。Jaccard類似係數實用於漫筆本或關鍵詞湊集的類似度打算。
- 編輯間隔（Levenshtein間隔）：這是一種基於字元串類似度的打算方法，經由過程打算將一個字元串轉換為另一個字元串所需的起碼編輯操縱次數來評價類似度。編輯操縱包含拔出、刪除跟調換。編輯間隔越小，文本相似度越高。 在利用這些方法時，須要根據現實場景抉擇合適的打算模型。比方，在查抄引擎中，餘弦類似度可能幫助前去與查詢最相幹的文檔；而在拼寫檢查中，編輯間隔可能用於找出與輸入單詞最瀕臨的正確拼寫。 總結來說，文本相似度打算是文本分析範疇的重要技巧，差其余打算方法有其各自的上風跟實用處景。在現實利用中，應根據具體須要抉擇合適的方法，以進步打算的正確性跟效力。