文档相似度的不同方法(LDA、LSA、余弦)

文档相似度的不同方法包括LDA（Latent Dirichlet Allocation）、LSA（Latent Semantic Analysis）和余弦相似度。

1. LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种基于概率图模型的文本主题模型。它假设每个文档包含多个主题，每个主题又由多个单词组成。LDA通过统计单词在文档和主题之间的分布关系来推断文档的主题分布。在文档相似度计算中，可以使用LDA模型来表示文档的主题分布，然后通过比较两个文档的主题分布来计算它们的相似度。

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1. LSA（Latent Semantic Analysis）是一种基于矩阵分解的文本分析方法。它通过对文档-词语矩阵进行奇异值分解（SVD），将文档和词语映射到一个低维的语义空间中。在这个语义空间中，可以通过计算文档向量之间的余弦相似度来衡量文档的相似度。

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1. 余弦相似度是一种常用的文本相似度计算方法。它通过计算两个文档向量之间的余弦夹角来衡量它们的相似度。文档向量可以使用词袋模型（Bag-of-Words）或TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）表示。

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