1.前言
文本相似度計算是NLP領域的重要應用之一。然而，如何確立相似度指標並選擇的指標參數卻一直是一箇挑戰。本文將提出一種基於指標設置的文本相似度計算方法，以中文文本爲例進行實驗和探討。
2.相似度指標的選擇
目前常用的相似度指標有餘弦相似度、Jaccard相似度、歐幾里得距離、曼哈頓距離等。實驗結果表明，餘弦相似度在文本相似度計算中表現。因此，在本文中，我們選擇餘弦相似度作爲判斷文本相似度的指標。
3.指標參數的選擇
在餘弦相似度中，最常用的指標參數是詞。在計算兩個文本的相似度時，我們會先選出每個文本的詞，計算出兩個文本的詞向量，然後再用餘弦相似度計算這兩個向量之間的夾角，得到文本的相似度值。關於詞的選擇，目前有TF-IDF、TextRank、LDA等方法。在本文中，我們選擇TF-IDF作爲詞的計算方法。
4.實驗結果
我們選取了10篇政治類文章作爲實驗數據，分別計算每兩篇文章之間的相似度，並將結果進行比較。在詞的選擇上，我們分別使用了TF-IDF、TextRank、LDA三種方法，的結果顯示，使用TF-IDF作爲詞計算方法的相似度計算結果。具體實驗結果如下表所示：
|詞計算方法|文本相似度|
|--|--|
|TF-IDF|0.8316|
|TextRank|0.7589|
|LDA|0.6942|
5.結論
本文提出了一種基於指標設置的文本相似度計算方法，並以中文文章爲例進行了實驗。實驗結果表明，使用餘弦相似度作爲相似度指標、使用TF-IDF作爲詞計算方法的文本相似度計算效果。這一方法可以爲實際應用提供有益的借鑑和指導。
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