简体中文 | English
Xiangsi是一个计算文本相似度的Python包，并支持中文文本（即中文分词、停用词过滤等）
Xiangsi提供４个传统相似度算法，分别是：余弦相似度，Simhash，Minhash以及Jaccard
Pip安装：
pip3 install xiangsi国内较慢的话可以使用清华镜像：
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xiangsiXiangsi会自动对文本进行中文分词处理，并过滤掉停用词。之后，Xiangsi会根据所选算法计算文本相似度。
import xiangsi as xs
xs.cossim("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡")import xiangsi as xs
# Simhash
xs.simhash("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡")
# Minhash
xs.minhash("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡")
# Jaccard
xs.jaccard("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡")默认的加权方法是计算每个单词在文本中出现的频率。此外，还有另外两种加权方法可供选择。
arg = [
"西班牙失业率创新高",
"澳大利亚失业率高达5.1%",
"花呗更改绑定银行卡",
"我什么时候开通了花呗",
"从这个角度来看， 我们一般认为，抓住了问题的关键，其他一切则会迎刃而解。"
"从这个角度来看， 每个人都不得不面对这些问题。"
]
xs.weight = "TFIDF" # 将加权方式设置为TFIDF
xs.construct(arg) # 输入TFIDF文本，相同的文本只需调用这个函数一次
xs.cossim("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡")
xs.simhash("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡")xs.weight = "None" # 将加权方式设置为None
xs.cossim("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡")import xiangsi as xs
#计算Simhash时取前多少的TFIDF值。默认值为64
xs.feature = 64
#计算Minhash时算出多少个哈希值。默认值为16
xs.HashNums = 16
#计算Minhash时的最大哈希。默认值为4294967311
xs.prime = 4294967311在v4.2.1之后，Textsim支持更改停用词：
import xiangsi as xs
stopwords = ["你好", "世界"]
xs.update_stopwords(stopwords)v4.2.3: 从xiangshi改名为xiangsi
v4.2.2: 解决路径问题
v4.2.1: 支持英文文本相似度
- v4.2.0+文本相似度的计算结果可能和v4.1.0不一样，因为v4.1.0加权方式不同。
- v4.2.0+文本相似度的输入均为两个
string，且不与v4.1.0反向兼容。 - v4.2.0+不再支持文本聚类（如果还有人需要的话请联系我，我会另开一个包）
- 在线计算文本计算器: https://kiwirafe.com/xiangsi
- PyPI: https://pypi.org/project/xiangsi/
- Github: https://github.com/kiwirafe/xiangsi
- 下载数量: https://pepy.tech/project/xiangsi
- Gitee（中国开源）: https://gitee.com/kiwirafe/xiangsi
- 关于算法的其他链接: https://github.com/kiwirafe/xiangsi/blob/master/REFERENCE
