(源码)基于Python的文本相似度计算系统.zip

# 基于Python的文本相似度计算系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的文本相似度计算系统，主要用于计算中文句子的相似度。通过使用gensim库和jieba分词工具，实现余弦相似度算法进行文本比较。主要功能是对新闻标题进行去重处理，基于内容相似度进行筛选和剔除重复标题。 ## 项目的主要特性和功能 1. **基于gensim模块的中文句子相似度计算**：利用gensim库进行高效的文本相似度计算。 2. **使用jieba进行中文分词和去除停用词处理**：通过jieba分词工具对中文文本进行预处理。 3. **采用余弦相似度算法计算文本之间的相似度**：使用余弦相似度算法来衡量文本之间的相似性。 4. **通过TF-IDF对文档进行加权处理**：使用TF-IDF方法对文档中的词汇进行加权，以突出重要词汇。 5. **提供配置文件的支持**：用户可以通过配置文件设置相似度的阈值。 6. **主程序可以从Excel文件中读取数据**：支持从Excel文件中读取数据，并输出处理后的结果。 ## 安装使用步骤 ### 一、环境准备 1. **安装Python环境**（版本3.x）。 2. **安装必要的库**，如gensim、jieba、pandas等。可以通过pip进行安装： ```bash pip install gensim jieba pandas ``` ### 二、配置和使用 1. **复制或下载项目文件**到本地目录。 2. **根据项目需求修改Config.py文件中的配置参数**（如相似度阈值）。 3. **根据提供的Utils.py文件创建相应的文本处理类**（如_self_gensim_similarities）。确保类中的方法按照预期工作。 4. **运行SimilarityCalculation.py文件**。程序将从Excel文件中读取数据，计算文本的相似度，并输出处理结果。运行时间以及处理后的DataFrame的描述信息将会被打印出来。注意，程序的主要目的是对新闻标题进行去重处理，基于内容相似度进行筛选和剔除重复标题。程序会根据设置的阈值，筛选出相似度在指定范围内的结果。 请注意，此项目假设用户已经熟悉Python编程和相关的库使用。在使用前，请确保已经理解每个文件的功能和代码逻辑，并根据实际需求进行相应的调整和优化。