如何在两个不同的文本文件(两个文档)中找到语义相似的段落

在两个不同的文本文件中找到语义相似的段落可以通过以下步骤实现：

1. 文本预处理：对两个文本文件进行预处理，包括去除停用词、标点符号、数字等无关信息，将文本转换为小写，以便进行后续的语义分析。
2. 特征提取：使用自然语言处理技术，如词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法，将文本转换为向量表示。这些向量表示将保留文本中的重要特征，以便进行语义相似度计算。
3. 语义相似度计算：使用诸如余弦相似度（Cosine Similarity）等方法，计算两个文本段落之间的语义相似度。余弦相似度是一种常用的度量两个向量之间相似度的方法，其取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示两个向量越相似。
4. 段落匹配：对两个文本文件中的所有段落进行语义相似度计算，并找到相似度最高的段落对。可以设置一个阈值，将相似度高于该阈值的段落视为语义相似的段落。
5. 结果展示：将找到的语义相似的段落进行展示，可以输出段落内容、所属文本文件、相似度等信息。

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