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文本相似度计算-JaccardSimilarity 和哈希签名函数 文本相似度计算是目前信息时代非常重要的一种技术，它可以应用于过滤掉大量相似的新闻、考试防作弊系统、论文抄袭检查等领域。文本相似度计算的方法有很多，主要有余弦定律和 JaccardSimilarity 方法。其中 JaccardSimilarity 方法非常简单易于实现，实际上就是两个集合的交集除以两个集合的并集，所得的就是两个集合的相似度。 在 JaccardSimilarity 方法中，我们需要把两个文本中的词语统计出来，然后按照公式算出两个集合的相似度。统计文本中的词语可以使用 k-shingle 算法，该算法就是从头挨个扫描文本，然后依次把 k 个字符保存起来。得到这些词汇以后，然后统计每个词汇的数量，最后用上面的 JaccardSimilarity 算法来计算相似度。 为了优化文本相似度计算，可以将词汇表进行 Hash，使用哈希签名函数把词汇表中的每个词汇 hash 成一个整数，这样存储空间就会大大降低了。然后，可以使用特征矩阵来描述相似度，定义一个特征矩阵的任何一行是全局所有元素中的一个元素，任何一列是一个集合。 在实现文本相似度计算时，可以使用 Python 语言，使用 k-shingle 算法统计文本中的词语，然后使用 JaccardSimilarity 算法计算相似度。可以使用 Hash 签名函数将词汇表进行 Hash，最后使用特征矩阵来描述相似度。 知识点： 1. 文本相似度计算的应用场景：过滤相似度很高的新闻、考试防作弊系统、论文抄袭检查等。 2. JaccardSimilarity 方法的公式：|S ∩ T|/|S ∪ T| 3. k-shingle 算法的实现：从头挨个扫描文本，然后依次把 k 个字符保存起来。 4. Hash 签名函数的应用：将词汇表中的每个词汇 hash 成一个整数，降低存储空间。 5. 特征矩阵的定义：一个特征矩阵的任何一行是全局所有元素中的一个元素，任何一列是一个集合。 6. 文本相似度计算的优化方法：使用 Hash 签名函数将词汇表进行 Hash，使用特征矩阵来描述相似度。 文本相似度计算是非常重要的一种技术，它可以应用于许多领域，使用 JaccardSimilarity 方法和 k-shingle 算法可以实现文本相似度计算，使用 Hash 签名函数和特征矩阵可以优化文本相似度计算。