已知两点经纬度求球面最短距离的公式推导过程（几何法加向量法）

当使用句向量法结合余弦相似度来判断两个文本的相似度时，可以使用Python的文本处理库（如NLTK）和预训练的词向量模型（如Gensim）来实现。以下是一个示例代码： ```python import nltk from gensim.models import Word2Vec from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 读取文本文件 def read_text_file(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: text = file.read() return text # 对文本进行分词 def tokenize_text(text): sentences = nltk.sent_tokenize(text) word_tokens = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in sentences] return word_tokens # 计算句子的句向量表示 def calculate_sentence_vector(word_tokens, word2vec_model): sentence_vector = [] for tokens in word_tokens: vectors = [] for token in tokens: if token in word2vec_model.wv: vectors.append(word2vec_model.wv[token]) if vectors: sentence_vector.append(sum(vectors) / len(vectors)) return sentence_vector # 计算两个句子的相似度（余弦相似度） def calculate_similarity(sentence_vector1, sentence_vector2): similarity_matrix = cosine_similarity(sentence_vector1, sentence_vector2) return similarity_matrix[0][0] # 主函数 def main(): # 加载预训练的词向量模型 word2vec_model = Word2Vec.load('your_word2vec_model_path') # 读取文本文件 text1 = read_text_file('text1.txt') text2 = read_text_file('text2.txt') # 分词 word_tokens1 = tokenize_text(text1) word_tokens2 = tokenize_text(text2) # 计算句向量表示 sentence_vector1 = calculate_sentence_vector(word_tokens1, word2vec_model) sentence_vector2 = calculate_sentence_vector(word_tokens2, word2vec_model) # 计算相似度 similarity = calculate_similarity(sentence_vector1, sentence_vector2) print('相似度：', similarity) if __name__ == '__main__': main() ``` 在上述代码中，需要将"your_word2vec_model_path"替换为你自己训练或下载的词向量模型的文件路径。同时，需要将"text1.txt"和"text2.txt"替换为你要比较相似度的两个文本文件路径。 请确保已安装NLTK、Gensim和scikit-learn库，可以使用pip命令进行安装： ``` pip install nltk gensim scikit-learn ``` 此代码示例将两个文本文件分别读取并进行分词处理，然后使用预训练的词向量模型计算句向量表示，最后通过余弦相似度计算两个句子的相似度。