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检测两个文本文件的相似性是一个常见的任务，可以用于文本去重、抄袭检测等场景。Python 提供了多种方法来实现这一功能，包括基于字符串匹配、词频统计和机器学习的方法。以下是几种常用的方法及其实现。

1. 基于字符串匹配的方法

1.1 Levenshtein 距离

原理：计算两个字符串之间的编辑距离（插入、删除、替换操作的次数）。

优点：简单直观。

缺点：计算复杂度较高，不适合长文本。

import Levenshteindef similarity_levenshtein(text1, text2):distance = Levenshtein.distance(text1, text2)max_len = max(len(text1), len(text2))return 1 - (distance / max_len)# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:text1 = f1.read()text2 = f2.read()similarity = similarity_levenshtein(text1, text2)
print(f"Similarity (Levenshtein): {similarity:.2f}")

1.2 Jaccard 相似度

原理：计算两个集合的交集与并集的比值。

优点：适合处理短文本或单词级别的相似性。

缺点：忽略词序和语义。

案例1：

def similarity_jaccard(text1, text2):set1 = set(text1.split())set2 = set(text2.split())intersection = set1.intersection(set2)union = set1.union(set2)return len(intersection) / len(union)# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:text1 = f1.read()text2 = f2.read()similarity = similarity_jaccard(text1, text2)
print(f"Similarity (Jaccard): {similarity:.2f}")

案例2：
Jaccard 相似度通过比较两个集合的交集与并集的比例来衡量相似性。对于文本，可以将文本中的词看作集合元素。下面两种方法分别从不同的角度衡量了文本的相似性，可以根据实际需求选择合适的方法。记得将 file1.txt 和 file2.txt 替换为你实际要比较的文件路径。

import Levenshteindef compare_text_files_edit_distance(file1_path, file2_path):try:with open(file1_path, 'r', encoding='utf-8') as file1:text1 = file1.read()with open(file2_path, 'r', encoding='utf-8') as file2:text2 = file2.read()distance = Levenshtein.distance(text1, text2)max_length = max(len(text1), len(text2))similarity = 1 - (distance / max_length)return similarityexcept FileNotFoundError:print("错误: 文件未找到!")except Exception as e:print(f"错误: 发生了一个未知错误: {e}")return Noneif __name__ == "__main__":file1_path = 'file1.txt'file2_path = 'file2.txt'similarity = compare_text_files_edit_distance(file1_path, file2_path)if similarity is not None:print(f"两个文件基于编辑距离的相似度为: {similarity:.2f}")

2. 基于词频统计的方法

2.1 余弦相似度

原理：将文本表示为词频向量，计算向量之间的余弦相似度。

优点：适合处理长文本，考虑词频信息。

缺点：忽略词序和语义。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similaritydef similarity_cosine(text1, text2):vectorizer = CountVectorizer().fit_transform([text1, text2])vectors = vectorizer.toarray()return cosine_similarity([vectors[0]], [vectors[1]])[0][0]# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:text1 = f1.read()text2 = f2.read()similarity = similarity_cosine(text1, text2)
print(f"Similarity (Cosine): {similarity:.2f}")

2.2 TF-IDF 相似度

原理：将文本表示为 TF-IDF 向量，计算向量之间的余弦相似度。

优点：考虑词的重要性，适合处理长文本。

缺点：忽略词序和语义。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similaritydef similarity_tfidf(text1, text2):vectorizer = TfidfVectorizer().fit_transform([text1, text2])vectors = vectorizer.toarray()return cosine_similarity([vectors[0]], [vectors[1]])[0][0]# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:text1 = f1.read()text2 = f2.read()similarity = similarity_tfidf(text1, text2)
print(f"Similarity (TF-IDF): {similarity:.2f}")

3. 基于语义的方法

3.1 Word2Vec + 余弦相似度

原理：将文本表示为词向量的平均值，计算向量之间的余弦相似度。

优点：考虑语义信息。

缺点：需要预训练的词向量模型。

from gensim.models import KeyedVectors
import numpy as np# 加载预训练的词向量模型
word2vec_model = KeyedVectors.load_word2vec_format("path/to/word2vec.bin", binary=True)def text_to_vector(text):words = text.split()vectors = [word2vec_model[word] for word in words if word in word2vec_model]return np.mean(vectors, axis=0) if vectors else np.zeros(word2vec_model.vector_size)def similarity_word2vec(text1, text2):vec1 = text_to_vector(text1)vec2 = text_to_vector(text2)return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:text1 = f1.read()text2 = f2.read()similarity = similarity_word2vec(text1, text2)
print(f"Similarity (Word2Vec): {similarity:.2f}")

3.2 BERT + 余弦相似度

原理：使用预训练的 BERT 模型将文本表示为向量，计算向量之间的余弦相似度。

优点：考虑上下文语义信息。

缺点：计算复杂度高，需要 GPU 加速。

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import numpy as np# 加载预训练的 BERT 模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')def text_to_bert_vector(text):inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True)outputs = model(**inputs)return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()def similarity_bert(text1, text2):vec1 = text_to_bert_vector(text1)vec2 = text_to_bert_vector(text2)return np.dot(vec1, vec2.T) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))# 读取文件
with open("file1.txt", "r") as f1, open("file2.txt", "r") as f2:text1 = f1.read()text2 = f2.read()similarity = similarity_bert(text1, text2)
print(f"Similarity (BERT): {similarity:.2f}")

4. 总结

根据需求选择合适的方法：

• 如果需要快速计算短文本的相似性，可以使用 Levenshtein 距离 或 Jaccard 相似度。
• 如果需要处理长文本并考虑词频信息，可以使用 余弦相似度 或 TF-IDF 相似度。
• 如果需要考虑语义信息，可以使用 Word2Vec 或 BERT。