文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于ngram-tf-idf的余弦距离计算相似度。 本节将介绍两种实现：基于sklearn  和 基于gensim 基于sklearn的方式如下： import os import re import jieba import pickle import logging import numpy

基于余弦距离和相似度的HFLTS犹豫模糊语言信息管理方法及其在定性决策中的应用

余弦距离 计算两个数组之间的。 根据分隔两个向量的角度来定义向量相似度。 计算出的相似度位于区间[-1,1] ，其中具有相同方向的向量的相似度等于1 ，正交方向的相似度等于0 ，相反方向的相似度等于-1 。 试图表达正空间中的向量不相似性，并通过从1减去相似性来实现。 安装 $ npm install compute-cosine-distance 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var distance = require ( 'compute-cosine-distance' ) ; 距离( x, y[, accessor] ) 计算两个arrays之间的。 var x = [ 5 , 23 , 2 , 5 , 9 ] , y = [ 3 , 21 , 2 , 5 , 14 ] ; var d = distance ( x , y ) ; // return

功能：计算新闻文本类情感分析 依赖库： jieba pyyaml colorama pyExcelerator sqlalchemy 算法： TF-IDF算法； 余弦距离算法； 详细算法见DOC中数学模型。

本文主要是承接上一个项目文本预处理（资源中已经给出）的数据来作为支撑进行设计与实现的文本搜索引擎，采用的是Lucene工具包来进行实现的，同时还进行了余弦相似度的检测以及K-Means聚类分析，本报告是比较详细的给出了设计与实现步骤以及源代码。 如果需要具体的项目文件以及数据的请加QQ：404125822,

改进后的OPTICS聚类算法matlab代码，将原来的欧氏距离改为余弦距离的倒数，适用于文本聚类。