如何计算两个文本/字符串之间的相似度或差异百分比？
计算两个文本/字符串之间的相似度或差异百分比可以使用多种算法，其中一种常用的方法是使用余弦相似度。余弦相似度是一种基于向量空间的相似度度量方法，它通过计算两个文本/字符串的向量表示之间的夹角余弦值来衡量它们的相似度。
以下是使用余弦相似度计算文本/字符串相似度的步骤：
- 文本预处理：首先需要对文本进行预处理，包括去除停用词、标点符号、数字等，并将文本转换为小写。
- 词频统计：接下来需要统计每个词在文本中出现的频率。
- 向量表示：将文本转换为向量表示，常用的方法是使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF模型。
- 计算余弦相似度：使用余弦相似度公式计算两个文本/字符串的向量表示之间的夹角余弦值。
- 计算差异百分比：将余弦相似度转换为差异百分比，可以使用以下公式：差异百分比 = 100 * (1 - 余弦相似度)。
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*LE :任何确定两个大数据字符串之间差异/相似性<e
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tf.losses.cosineDista
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4 5 6 7 8
8 4 5 7 1
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