词袋模型(BoW)是一种将文本转换为基于词频的数值向量的技术,广泛应用于文本分类、文档相似度和主题建模。其优点在于易于理解和高效处理小数据集,但缺乏上下文和语义理解。
本文介绍文档相似度计算方法:先对文本进行分词、小写化、去停用词和词形还原等预处理,再用Jaccard、欧氏距离、余弦相似度、TF-IDF余弦、Doc2Vec和BERT等方法衡量相似性。简单统计方法适合基础场景,BERT等深度模型更擅长语义理解但需预训练,方法选择应视具体应用而定。
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