每年六月都是畢業(yè)季意料之外。每個大學生不僅要參加論文答辯，還要提交高質(zhì)量的論文形式。但是什么樣的論文才算高質(zhì)量呢置之不顧？很基本的要求之一就是查重率不能超過30%(每個學校可能有不同的要求數字化，有的是20%)方便。那么問題來了，知網(wǎng)下我們?nèi)绾斡嬎悴橹芈剩科鋵嵅橹芈屎苤匾氖怯嬎銉善恼碌南嗨贫取?

文本相似度計算廣泛應用于信息檢索知識和技能、數(shù)據(jù)挖掘取得顯著成效、機器翻譯、文檔重復檢測等領域實現。比如輿情控制不容忽視，假如你開發(fā)了一個微博網(wǎng)站，并且已經(jīng)將世界上所有的罵人句子收錄到一個數(shù)據(jù)庫中服務體系，那么當一個用戶發(fā)微博的時候說服力，會先和罵人句子的數(shù)據(jù)庫進行比對，假如和里面的句子匹配分析，就不會把用戶發(fā)出去表示。

至于TF-IDF算法，我在上一篇文章中介紹過非常激烈，有需要可以看看競爭力所在。本文主要具體描述余弦相似度算法。

假設向量a和b的坐標分別為(x1領域，y1)溝通機製、(x2，y2)註入新的動力。然后：

設向量A=(A1領先水平，A2，安)雙重提升，B=(B1戰略布局，Bn)。推廣到多維表現明顯更佳，數(shù)學家已經(jīng)為我們證實了狀態，所以你只需要記住下面的公式：

簡單來說，可以寫成如下公式：

舉一個具體的例子技術的開發，讓我們從這句話開始：

比起看電影至關重要，我更喜歡看電視。

句子B:我不喜歡看電視服務品質，也不喜歡看電影的發生。

第一步：分詞

句子a:我/喜歡/看/電視，但不/喜歡/看/電影影響。

句子B:我/不/喜歡/看/電視新的動力，還有/不/喜歡/看/電影。

第二步：列出所有單詞

我發展契機，喜歡廣泛關註，看電視促進進步，電影，不優勢領先，也是

第三步：計算詞頻

句子a:我1迎來新的篇章，喜歡2，看2推動並實現，電視1薄弱點，電影1，1號優化程度，也是0

我1積極性，喜歡2，看2不斷豐富，電視1實施體系，電影1，不2各有優勢，也1

第四步：寫詞頻向量

句子a:[1效果較好，2，2持續，1開放以來，1，1高質量，0]

句子b:[1，2激發創作，2前景，1，1進行探討，2落到實處，1]

第五步：計算余弦值

余弦值越接近1，夾角越接近0度最新，即兩個向量越相似技術創新，稱為余弦相似。

簡單來說重要作用，上面計算的值持續向好，就是兩句話相似度在90%左右，越接近1充足，越相似進展情況。天線貓

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