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中文文本数据相似度匹配算法及性能分析

王宝军1,2

（1.泸州职业技术学院，四川泸州，646000；2.数据智能分析与处理泸州市重点实验室，四川泸州，646000）

基金项目：数据智能分析与处理泸州市重点实验室开放基金课题《网络招聘求职信息智能匹配关键技术研究》（SZ202404）。

摘要：随着信息技术的不断发展，准确计算文本数据之间的相似度成为供需匹配、信息检索、文本分类、机器翻译等诸多自然语言处理任

务的关键环节。本文深入探讨了多种中文文本相似度匹配算法，包括基于字符串的匹配算法和基于语义的匹配算法，并对这些算法的性能

进行了系统分析。通过实验对比不同算法在不同数据集上的表现，揭示了各算法的优势与局限，为在实际应用中选择合适的中文文本相似

度匹配算法提供了参考依据。

关键词：中文文本相似度；字符串匹配；语义匹配；性能分析

中图分类号：TP391�1文献标识码：A

0引言余弦相似度考虑了文本中单词的出现频率，一定程度上

能够反映文本的内容相似性。但它没有考虑单词的语义信

随着信息技术的飞速发展，文本数据呈爆炸式增长。在

息，对于语义相近但用词不同的文本，相似度计算结果可能

自然语言处理（NLP）领域，如何准确判断文本之间的相似

不理想。

度成为众多应用的关键环节。中文文本相似度匹配旨在度量

1.1.2Jaccard相似系数

两段文本在语义、词汇或结构等方面的相似程度，其应用广

Jaccard相似系数用于比较有限样本集之间的相似性与

泛，涵盖供需匹配、信息检索、文本分类、机器翻译、智能

差异性。对于文本相似度匹配，首先将文本拆分成单词集合。

问答、抄袭检测等多个领域[1]。然而，由于自然语言的复杂

性，如一词多义、语义模糊、语言表达的多样性等，实现高设文本A的单词集合为SA，文本B的单词集合为SB，

精度的文本相似度匹配面临诸多挑战。不同的应用场景对文Jaccard相似系数的计算方法如公式(2)所示：

本相似度匹配的精度和效率有着不同的要求，因此，选择合SASB

J(A,B)式(2)

适的匹配算法至关重要。近年来，随着机器学习和深度学习SASB

技术的不断发展，涌现出了多种文本相似度匹配算法，每种Jaccard相似系数计算简单，能够快速比较文本之间的

算法都有其独特的优势和适用范围。深入研究这些算法的原词汇重叠程度。但它同样没有考虑单词的语义关系，对于同

理和性能，对于提高文本相似度匹配的精度具有重要的现实义词、近义词无法有效区分，容易导致相似度评估不准确。

意义。1.1.3编辑距离

本文对常见的中文文本相似度匹配算法进行详细介绍，编辑距离又称莱文斯坦距离，是指在两个字符串之间，

并通过实验对比分析它们在不同场景下的精度表现，为实际