我使用余弦相似度执行了部分匹配，但无法正确获取计数

余弦相似度是一种常用的相似度度量方法，用于比较两个向量之间的相似程度。在文本匹配和信息检索等领域中，余弦相似度常被用来计算文本之间的相似度。

具体来说，余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似程度。夹角余弦值的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示两个向量越相似，值越接近-1表示两个向量越不相似，值为0表示两个向量完全不相关。

在执行部分匹配时，可以使用余弦相似度来计算待匹配文本与目标文本之间的相似度。具体步骤如下：

1. 将待匹配文本和目标文本进行预处理，包括分词、去除停用词等。
2. 将预处理后的文本转化为向量表示，可以使用词袋模型（Bag of Words）或者词嵌入（Word Embedding）等方法。
3. 计算待匹配文本向量和目标文本向量之间的余弦相似度。可以使用公式：cosine_similarity = dot(a, b) / (norm(a) * norm(b))，其中dot(a, b)表示向量a和向量b的点积，norm(a)表示向量a的范数。
4. 根据计算得到的余弦相似度，可以判断待匹配文本与目标文本的相似程度。一般来说，当余弦相似度大于某个阈值时，可以认为两个文本匹配。

在云计算领域，余弦相似度可以应用于文本搜索、推荐系统、信息过滤等场景。例如，在搜索引擎中，可以使用余弦相似度来计算用户查询与网页内容之间的相似度，从而返回相关度较高的搜索结果。

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