| 比较方法 | 原理 | 适用场景 | 优缺点 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Levenshtein 距离 | 计算两个字符串之间通过插入、删除、替换字符所达到的最小编辑距离 | 通用，适用于不同长度的字符串比较 | 计算复杂度较高，对于长字符串计算量大 |
| 2 | Jaccard 相似度 | 计算两个集合交集的大小与并集的大小之比 | 适用于集合元素较多的情况，如文本分类 | 只能反映集合元素的重叠程度，不适用于完全不同的字符串 |
| 3 | Cosine 相似度 | 计算两个向量在向量空间中夹角的余弦值 | 适用于文本相似度计算，尤其是基于词频向量的情况 | 忽略了词汇的顺序，只考虑词频 |
| 4 | BM25 | 一种基于概率的排序算法，用于评估文本的相似度 | 适用于文本搜索和推荐系统 | 需要大量文本数据来训练，计算复杂度较高 |
| 5 | 余弦相似度（基于词嵌入） | 计算两个词嵌入向量在向量空间中夹角的余弦值 | 适用于处理具有语义信息的文本数据，如情感分析 | 对词嵌入质量要求较高，计算复杂度较高 |
| 6 | 文本指纹 | 生成文本的指纹，用于快速比较文本相似度 | 适用于大规模文本数据库的快速搜索 | 需要一定的预处理，对相似度较高的文本区分能力有限 |
| 7 | 编辑距离（基于启发式） | 利用启发式规则加速计算编辑距离 | 适用于实时文本比较，如拼写检查 | 启发式规则可能导致结果偏差，计算速度提升有限 |
| 8 | 汉明距离 | 计算两个等长字符串之间对应位置上不同字符的个数 | 适用于字符级文本比较，如DNA序列比较 | 对长文本比较敏感，计算量较大 |
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