混合相似度算法

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混合相似度算法详解

本文深入探讨基于定制神经网络的混合相似度 (hybridsimilarity) 算法，该算法用于衡量两段文本间的相似性。此混合模型巧妙地融合了词汇、语音、语义和句法相似性，从而得到一个更全面的相似度评分。

text_a = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
text_b = "A fast brown fox leaps over a sleepy hound"

print(f"Similarity coefficient: {calculate_similarity(text_a, text_b):.4f}")

该函数调用 HybridSimilarity 模型并输出一个介于 0（完全不相似）和 1（完全相同）之间的浮点数，表示相似度得分。

总结

hybridsimilarity 算法是一种强大的方法，它将文本相似性的多个维度整合到一个统一的模型中。通过结合词汇、语音、语义和句法特征，该混合方法能够进行细致而全面的相似性分析，使其适用于重复检测、文本聚类和推荐系统等多种任务。

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