1. 基于词袋模型（Bag of Words）

方法：

• 将文本表示为词频向量（如TF-IDF），通过余弦相似度计算相似性。

• 优点：简单快速，适合短文本或主题明显的场景。

• 缺点：忽略词序和语义信息。

实现步骤：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

texts = ["文章1内容", "文章2内容", "文章3内容"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)
similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1])
print(similarity[0][0])  # 输出两篇文章的相似度

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2. 基于词向量（Word Embedding）

方法：

• 使用预训练的词向量（如Word2Vec、GloVe）表示文本，通过词向量平均或加权平均（如TF-IDF权重）生成文本向量，再计算相似度。

• 优点：捕捉词汇语义。

• 缺点：无法处理词序和复杂语义。

实现步骤：

import numpy as np
from gensim.models import KeyedVectors

# 加载预训练词向量（示例）
model = KeyedVectors.load_word2vec_format("word2vec.bin", binary=True)

def text_to_vector(text):
    words = text.split()
    vectors = [model[word] for word in words if word in model]
    return np.mean(vectors, axis=0) if vectors else np.zeros(model.vector_size)

vec1 = text_to_vector("文章1内容")
vec2 = text_to_vector("文章2内容")
similarity = np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
print(similarity)

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3. 基于句向量（Sentence Embedding）

方法：

• 使用预训练模型（如BERT、Sentence-BERT）直接生成句向量，计算余弦相似度。

• 优点：捕捉上下文和深层语义。

• 缺点：计算成本较高。

实现步骤（使用Sentence-BERT）：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')
sentences = ["文章1内容", "文章2内容"]
embeddings = model.encode(sentences)
similarity = cosine_similarity([embeddings[0]], [embeddings[1]])[0][0]
print(similarity)

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4. 基于文本匹配模型

方法：

• 使用深度学习模型（如Siamese Network、BERT）直接输出相似度分数。

• 优点：端到端建模，精度高。

• 缺点：需要训练数据，计算资源要求高。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

text1 = "文章1内容"
text2 = "文章2内容"
inputs = tokenizer(text1, text2, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
outputs = model(**inputs)
similarity = torch.sigmoid(outputs.logits).item()  # 假设模型输出为相似度概率
print(similarity)

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5. 其他方法

• Jaccard相似度：基于词集合的重合度。

• BM25：基于词频和文档长度的改进相似度算法（常用于搜索引擎）。

• 主题模型（LDA）：通过主题分布计算相似度。

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选择建议：

• 简单场景：TF-IDF + 余弦相似度。

• 语义相似度：Sentence-BERT或BERT。

• 大规模应用：BM25或Faiss加速向量检索。

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注意事项：

1. 预处理文本（分词、去停用词、标准化）。

2. 长文本需分段或截断处理。

3. 多语言场景需选择对应预训练模型。