自然语言处理中文本相似度距离的计算方法主要包括以下几种，结合了向量化表示、语义分析和距离度量技术：

一、余弦相似度

• 原理 ：通过计算两个文本向量的夹角余弦值衡量相似度，值越接近1表示越相似。

• 应用 ：适用于高维稀疏向量（如词袋模型或词嵌入），计算效率高且能反映语义相关性。

二、编辑距离（Levenshtein距离）

• 原理 ：计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少插入、删除或替换操作次数。

• 应用 ：适用于拼写纠错、文本匹配等场景，阈值设置可控制相似度阈值。

三、汉明距离

• 原理 ：基于SimHash算法，通过比较两个文本的哈希值（二进制位）差异计算距离。

• 应用 ：适用于大规模文本去重，计算速度快但可能产生误判。

四、Jaccard相似系数

• 原理 ：通过计算两个文本集合的交集与并集比值衡量相似度，值范围为0到1。

• 应用 ：适用于文本聚类、信息检索等场景，简单直观但忽略语义细节。

五、基于词嵌入的方法

• 原理 ：使用Word2Vec、GloVe等模型将词汇转换为高维向量，通过计算向量间距离（如余弦相似度）评估文本相似度。

• 应用 ：能捕捉词汇语义关系，但计算复杂度较高，适合长文本分析。

总结

选择合适的方法需根据具体场景：余弦相似度适合快速语义匹配，编辑距离适合拼写纠错，SimHash适合大规模去重，Jaccard系数适合集合类任务，词嵌入方法适合深度语义分析。