jieba是python第三方库，用于自然语言处理，对文本进行分词，当然也有其他的分词库。
gensim库，利用TFIDF算法来进行文本相似度计算，通过利用gensim库的corpora，models，similarities处理后续。
- 基本思路：jieba进行分词，整理为指定格式->gensim库将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量->再通过models中的tf-idf将语料库进行处理->特征值和稀疏矩阵相似度建立索引->最后的到相似结果。
接下来：
我创建两个文本文件，作为语料库，另外再创建一个文本文件，作为需要对比的文件。内容是百度随便找的，就拿稀疏向量和稀疏矩阵的百度百科吧。分别（d1,d2）（d3）d3去对比d1，d2
import jieba
from gensim import corpora,models,similarities
from collections import defaultdict #用于创建一个空的字典，在后续统计词频可清理频率少的词语
#1、读取文档
doc1="./d1.txt"
doc2="./d2.txt"
d1=open(doc1,encoding='GBK').read()
d2=open(doc2,encoding='GBK').read()
#2、对要计算的文档进行分词
data1=jieba.cut(d1)
data2=jieba.cut(d2)
#3、对分词完的数据进行整理为指定格式
data11=""
for i in data1:
data11+=i+" "
data21=""
for i in data2:
data21+=i+" "
documents=[data11,data21]
texts=[[word for word in document.split()] for document in documents]
#4、 计算词语的频率
frequency=defaultdict(int)
for text in texts:
for word in text:
frequency[word]+=1
'''
#5、对频率低的词语进行过滤（可选）
texts=[[word for word in text if frequency[word]>10] for text in texts]
'''
#6、通过语料库将文档的词语进行建立词典
dictionary=corpora.Dictionary(texts)
dictionary.save("./dict.txt") #可以将生成的词典进行保存
#7、加载要对比的文档
doc3="./d3.txt"
d3=open(doc3,encoding='GBK').read()
data3=jieba.cut(d3)
data31=""
for i in data3:
data31+=i+" "
#8、将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量
new_xs=dictionary.doc2bow(data31.split())
#9、对语料库进一步处理，得到新语料库
corpus=[dictionary.doc2bow(text)for text in texts]
#10、将新语料库通过tf-idf model 进行处理，得到tfidf
tfidf=models.TfidfModel(corpus)
#11、通过token2id得到特征数
featurenum=len(dictionary.token2id.keys())
#12、稀疏矩阵相似度，从而建立索引
index=similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus],num_features=featurenum)
#13、得到最终相似结果
sim=index[tfidf[new_xs]]
print(sim)
运行效果：（由于找的内容是同一个百度百科里的，可以看出来d3与d1，d2的相似度分别是16.6%和15.7%）
从本次记录中可以思考一下，毕业论文查重或许也是类似原理，查重的语料库很巨大，将你的一篇论文与它众多论文进行对比，最后可以通过相关算法（也许就一个平均值）来计算最终相似度。所以可以思考思考如何应对。
