【源码】基于Python的文本相似度计算系统

项目简介

本项目是基于Python的新闻标题去重系统，专注于计算中文句子的相似度。借助gensim库和jieba分词工具，运用余弦相似度算法开展文本比较，核心功能是对新闻标题进行去重处理，依据内容相似度筛选并剔除重复标题。

项目的主要特性和功能

1. 基于gensim模块实现中文句子相似度计算，高效完成文本相似度分析。
2. 利用jieba进行中文分词与去除停用词处理，对中文文本做预处理。
3. 采用余弦相似度算法衡量文本间的相似性。
4. 通过TF - IDF对文档进行加权处理，突出重要词汇。
5. 支持配置文件，用户可设置相似度的阈值。
6. 主程序能从Excel文件读取数据，并输出处理后的结果。

安装使用步骤

一、环境准备

1. 安装Python环境（版本3.x）。
2. 安装必要的库，如gensim、jieba、pandas等，使用pip安装： bash pip install gensim jieba pandas

二、配置和使用

1. 将项目文件复制或下载到本地目录。
2. 根据项目需求修改Config.py文件中的配置参数（如相似度阈值）。
3. 依据提供的Utils.py文件创建相应的文本处理类（如_self_gensim_similarities），确保类中方法正常工作。
4. 运行SimilarityCalculation.py文件。程序会从Excel文件读取数据，计算文本相似度并输出处理结果，同时打印运行时间与处理后DataFrame的描述信息。该程序旨在对新闻标题去重，会根据设定阈值筛选出相似度在指定范围的结果。

注意，此项目要求用户熟悉Python编程及相关库的使用。使用前需理解每个文件的功能和代码逻辑，并根据实际需求调整优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】