在python脚本中检测类似文档的算法

from gensim import corpora

# 计算文档的词频矩阵
tokenizer = corpora.Dictionary(docs)  # 使用Nltk库实现分词功能
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in docs]  # 词袋模型，表示每个文档的词频矩阵

# 计算TF-IDF值
total_sum = sum(len(corpus) for corpus in zip(*corpus))  # 计算文档总数
scores = [(corpus[i], len(corpus), i) for i, corpus in enumerate(corpus)]  # 计算所有词的TF-IDF值

for i, (token, _, i_doc) in enumerate(corpus):
    token_doc_freq = freq[corpus.index(token)]  # 计算词在文档中的出现次数
    inverse_doc_freq = total_sum - sum(i_doc for _, _, i_doc in corpus)  # 逆文档频率
    score = token_doc_freq * inverse_doc_freq
    for j, (score_, token_, j_doc) in enumerate(list(zip(word_freq[corpus.index(token)], token, i_doc))[:3]):
        freq_j = freq[corpus.index(token_)]  # 计算词在文档集中的逆文档频率
        score += int(abs(score_ / freq_j - j_doc) >= 0.3)  # 使用一个阈值判断词的重要性
        # 在这里为每个词建立权重向量，并计算文档之间的相似度