语义相似度计算：衡量文本间的相似性

语义相似度（Semantic Similarity）是指衡量两个文本之间相似性的一种方法。这种相似性是基于文本中的词汇、短语和句子的语义关系来计算的。语义相似度计算在自然语言处理（NLP）、信息检索、文本挖掘等领域具有广泛的应用。

在现实生活中，我们经常需要比较两个文本之间的相似性，例如在搜索引擎中查找与查询词相关的文档、在问答系统中匹配用户问题和知识库中的答案、在推荐系统中为用户推荐相似的内容等。计算语义相似度可以帮助我们实现这些功能，提高信息检索的准确性和用户体验。

词汇层面的相似度主要关注单词之间的相似性，包括词形相似度、词义相似度等。词形相似度主要通过计算词汇的编辑距离（如Levenshtein距离）来衡量，而词义相似度则需要借助词典、知识图谱等外部资源来计算。

句子层面的相似度关注的是句子之间的相似性，包括句法相似度、语义相似度等。句法相似度主要通过计算句子的句法结构（如依存关系、短语结构等）的相似性来衡量，而语义相似度则需要考虑句子中词汇之间的语义关系和句子的整体语义。

文本层面的相似度关注的是文本之间的相似性，包括结构相似度、主题相似度等。结构相似度主要通过计算文本的结构特征（如段落、标题等）的相似性来衡量，而主题相似度则需要分析文本的主题分布和关键词等信息。

余弦相似度（Cosine Similarity）是一种基于向量空间模型（Vector Space Model）的相似度计算方法。给定两个文本，首先将文本表示为高维空间中的向量，然后计算两个向量之间的夹角余弦值，作为文本的相似度。

余弦相似度的计算公式为：

$$ \text{similarity}(\textbf{A}, \textbf{B}) = \frac{\textbf{A} \cdot \textbf{B}}{||\textbf{A}|| \times ||\textbf{B}||} = \frac{\sum_{i=1}^{n} A_i B_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} A_i^2} \times \sqrt{\sum_{i=1}^{n} B_i^2}} $$

其中，$\textbf{A}$ 和 $\textbf{B}$ 分别表示两个文本的向量表示，