如果您对测量两段文本的语义相似性更感兴趣，我建议您看看这个gitlab项目。你可以把它作为服务器运行，也有一个预先构建的模型，你可以很容易地使用它来测量两段文本的相似性;尽管它主要用于测量两个句子的相似度，但你仍然可以在你的情况下使用它。它是用java编写的，但您可以将其作为RESTful服务运行。

另一个选择是DKPro Similarity，这是一个库，有各种算法来测量文本的相似性。然而，它也是用java编写的。

代码示例:

// this similarity measure is defined in the dkpro.similarity.algorithms.lexical-asl package
// you need to add that to your .pom to make that example work
// there are some examples that should work out of the box in dkpro.similarity.example-gpl 
TextSimilarityMeasure measure = new WordNGramJaccardMeasure(3);    // Use word trigrams

String[] tokens1 = "This is a short example text .".split(" ");   
String[] tokens2 = "A short example text could look like that .".split(" ");

double score = measure.getSimilarity(tokens1, tokens2);

System.out.println("Similarity: " + score);

如果你正在寻找一些非常精确的东西，你需要使用一些比tf-idf更好的工具。通用句子编码器是最准确的找到任何两段文本之间的相似性的编码器之一。谷歌提供了预训练的模型，您可以将其用于自己的应用程序，而不需要从头开始训练任何东西。首先，你必须安装tensorflow和tensorflow-hub:

    pip install tensorflow
    pip install tensorflow_hub

下面的代码允许您将任何文本转换为固定长度的向量表示，然后您可以使用点积来找出它们之间的相似性

import tensorflow_hub as hub
module_url = "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/1?tf-hub-format=compressed"

# Import the Universal Sentence Encoder's TF Hub module
embed = hub.Module(module_url)

# sample text
messages = [
# Smartphones
"My phone is not good.",
"Your cellphone looks great.",

# Weather
"Will it snow tomorrow?",
"Recently a lot of hurricanes have hit the US",

# Food and health
"An apple a day, keeps the doctors away",
"Eating strawberries is healthy",
]

similarity_input_placeholder = tf.placeholder(tf.string, shape=(None))
similarity_message_encodings = embed(similarity_input_placeholder)
with tf.Session() as session:
    session.run(tf.global_variables_initializer())
    session.run(tf.tables_initializer())
    message_embeddings_ = session.run(similarity_message_encodings, feed_dict={similarity_input_placeholder: messages})

    corr = np.inner(message_embeddings_, message_embeddings_)
    print(corr)
    heatmap(messages, messages, corr)

绘图的代码:

def heatmap(x_labels, y_labels, values):
    fig, ax = plt.subplots()
    im = ax.imshow(values)

    # We want to show all ticks...
    ax.set_xticks(np.arange(len(x_labels)))
    ax.set_yticks(np.arange(len(y_labels)))
    # ... and label them with the respective list entries
    ax.set_xticklabels(x_labels)
    ax.set_yticklabels(y_labels)

    # Rotate the tick labels and set their alignment.
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", fontsize=10,
         rotation_mode="anchor")

    # Loop over data dimensions and create text annotations.
    for i in range(len(y_labels)):
        for j in range(len(x_labels)):
            text = ax.text(j, i, "%.2f"%values[i, j],
                           ha="center", va="center", color="w", 
fontsize=6)

    fig.tight_layout()
    plt.show()

结果将是:

正如你所看到的，最相似的是文本本身和意义相近的文本之间。

重要的是:第一次运行代码会很慢，因为它需要下载模型。如果你想防止它再次下载模型并使用本地模型，你必须为缓存创建一个文件夹，并将其添加到环境变量中，然后在第一次运行后使用该路径:

tf_hub_cache_dir = "universal_encoder_cached/"
os.environ["TFHUB_CACHE_DIR"] = tf_hub_cache_dir

# pointing to the folder inside cache dir, it will be unique on your system
module_url = tf_hub_cache_dir+"/d8fbeb5c580e50f975ef73e80bebba9654228449/"
embed = hub.Module(module_url)

更多信息:https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/2

你可能想尝试一下cos文档相似度的在线服务http://www.scurtu.it/documentSimilarity.html

import urllib,urllib2
import json
API_URL="http://www.scurtu.it/apis/documentSimilarity"
inputDict={}
inputDict['doc1']='Document with some text'
inputDict['doc2']='Other document with some text'
params = urllib.urlencode(inputDict)    
f = urllib2.urlopen(API_URL, params)
response= f.read()
responseObject=json.loads(response)  
print responseObject

这里有一个小应用程序让你开始…

import difflib as dl

a = file('file').read()
b = file('file1').read()

sim = dl.get_close_matches

s = 0
wa = a.split()
wb = b.split()

for i in wa:
    if sim(i, wb):
        s += 1

n = float(s) / float(len(wa))
print '%d%% similarity' % int(n * 100)

这里是Simphile NLP文本相似性Python包的创建者。Simphile包含几种文本相似度方法，它们与语言无关，并且比语言嵌入占用的cpu更少。

安装:

pip install simphile

选择你最喜欢的方法。这个例子显示了三点:

from simphile import jaccard_similarity, euclidian_similarity, compression_similarity

text_a = "I love dogs"
text_b = "I love cats"

print(f"Jaccard Similarity: {jaccard_similarity(text_a, text_b)}")
print(f"Euclidian Similarity: {euclidian_similarity(text_a, text_b)}")
print(f"Compression Similarity: {compression_similarity(text_a, text_b)}")

压缩相似性——利用压缩算法的模式识别 欧几里得相似性-把文本当作多维空间中的点，并计算它们的接近度 Jaccard Similairy -文字重叠越多，文本越相似

如果您对测量两段文本的语义相似性更感兴趣，我建议您看看这个gitlab项目。你可以把它作为服务器运行，也有一个预先构建的模型，你可以很容易地使用它来测量两段文本的相似性;尽管它主要用于测量两个句子的相似度，但你仍然可以在你的情况下使用它。它是用java编写的，但您可以将其作为RESTful服务运行。

另一个选择是DKPro Similarity，这是一个库，有各种算法来测量文本的相似性。然而，它也是用java编写的。

代码示例:

// this similarity measure is defined in the dkpro.similarity.algorithms.lexical-asl package
// you need to add that to your .pom to make that example work
// there are some examples that should work out of the box in dkpro.similarity.example-gpl 
TextSimilarityMeasure measure = new WordNGramJaccardMeasure(3);    // Use word trigrams

String[] tokens1 = "This is a short example text .".split(" ");   
String[] tokens2 = "A short example text could look like that .".split(" ");

double score = measure.getSimilarity(tokens1, tokens2);

System.out.println("Similarity: " + score);